anÁlisis economÉtrico de la productividad del …
TRANSCRIPT
ANÁLISIS ECONOMÉTRICO DE LA PRODUCTIVIDAD DEL SECTOR
CONFECCIÓN DEL DEPARTAMENTO DEL ATLÁNTICO, COLOMBIA
(1995-2018).
ECONOMETRIC ANALYSIS OF PRODUCTIVITY FOR CONFECTION
SECTOR OF THE ATLÁNTICO DEPARTMENT, COLOMBIA (1995-2018).
Autor:
Yanina López Berrio
TRABAJO DE GRADO PARA OPTAR AL TÍTULO DE MAGÍSTER EN
INGENIERÍA.
Modalidad Profundización en Operaciones y Logística
UNIVERSIDAD EAFIT
MEDELLIN
Escuela de ingeniería
2020
2
Título de la Investigación
Análisis econométrico de la productividad del sector confección del departamento del
Atlántico, Colombia: (1995-2018).
Autor:
Yanina López Berrio: Ingeniera Industrial, Universidad del Norte Barranquilla,
Especialista en dirección de operaciones y logística Universidad Eafit de Medellín,
Estudiante de Maestría en Ingeniería, Universidad Eafit de Medellín.
Tutor:
Dr. Juan Gregorio Arrieta Posada: Ingeniero de Producción, Universidad EAFIT,
Especialista en Dirección de Operaciones, Universidad de Ibagué y Universidad Católica
de Lovaina, M.Sc. en Ingeniería. Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de
Monterrey. ITESM
3
Hoja de Aceptación
Nota de Aceptación
_________________
_________________
_________________
_________________
Firma del Jurado
__________________
Firma del Jurado
__________________
Firma del Jurado
4
DEDICATORIA
A Dios y a mi familia, especialmente a mis hijos: Gael y Gialena, por ser mi sostén
incondicional y mi fuente de inspiración…
5
AGRADECIMIENTOS A mi asesor Dr. Juan Gregorio Arrieta Posada, por su paciencia y acompañamiento.
A quienes me mostraron el camino: Mis colegas y amigos Dr. Marco Zambrano Castro y
Dr. Ángel Rodriguez Petit.
A todas aquellas personas que de una forma u otra, colaboraron en la realización del
presente trabajo.
6
INDICE
1. INTRODUCCIÓN ................................................................................................... 12
2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ................................................................ 15 3. JUSTIFICACIÓN .................................................................................................... 18
4. OBJETIVOS ............................................................................................................ 21 4.1. Objetivo general ............................................................................................... 21
4.2. Objetivos específicos ....................................................................................... 21 5. ESTADO DEL ARTE ............................................................................................. 22
5.1. Antecedentes .................................................................................................... 22 5.2. Marco Conceptual ............................................................................................ 29
Competitividad ........................................................................................................ 29 Productividad ........................................................................................................... 30 Innovación ............................................................................................................... 32
5.3. Marco teórico ................................................................................................... 33 Modelos de negocio ................................................................................................. 33 Medición de productividad ...................................................................................... 46
6. CARACTERÍSTICAS DEL SECTOR CONFECCIÓN DEL DEPARTAMENTO DEL ATÁNTICO. ........................................................................................................... 51
6.1. Generalidades del sector. ................................................................................. 51 6.2. Estructura Industrial y tecnológica .................................................................. 53
6.3. Contexto comercial del sector .......................................................................... 61 6.4. Aporte del sector a la economía departamental ............................................... 64
6.5. Factores de competitividad .............................................................................. 66 6.6. Contexto económico del sector ........................................................................ 67
6.7. Principales características financieras de las empresas en estudio .................. 68 6.8. Indicadores de liquidez .................................................................................... 69
6.9. Análisis vertical balance general ..................................................................... 73 7. METODOLOGÍA .................................................................................................... 81
7.1. Tipo de Investigación ....................................................................................... 81 7.2. Método de Investigación .................................................................................. 81
7.3. Medición de la productividad de las medianas empresas del sector de confecciones de Barranquilla período 1995-2018 ....................................................... 81
7.4. Metodología para la medición de la productividad ......................................... 82
7
7.5. Población y tamaño de muestra ....................................................................... 85
7.6. De los datos ...................................................................................................... 85 8. ANÁLISIS DE RESULTADOS .............................................................................. 91
8.1. Modelación econométrica: Regresión del modelo ........................................... 91 8.2. Matriz de correlación ....................................................................................... 93
8.3. Multicolinealidad ............................................................................................. 94 8.4. Prueba global: Probar si es válido el modelo de productividad ....................... 94
8.5. Evaluación de los coeficientes de regresión individuales ................................ 95 8.6. Heterocedasticidad ........................................................................................... 96
8.7. Autocorrelación ............................................................................................... 97 8.8. Análisis de pruebas estadísticas ....................................................................... 98
8.9. Medición de la productividad .......................................................................... 98 8.10. Compatibilidad de las empresas estudiadas ..................................................... 99
9. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES .................................................... 102 10. REFERENCIAS ................................................................................................ 106
11. ANEXOS ........................................................................................................... 112 11.1. Listado de empresas objeto de estudio con su respectivo nit, código CIIU y actividad económica. ................................................................................................. 112 11.2. Datos básicos individuales por empresa ........................................................ 113
8
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1. Estado del Arte: Antecedentes ........................................................................... 22Tabla 2. Bienes finales de la confección de prendas de vestir por eslabón de la cadena productiva de la moda según la CPC. .............................................................................. 57Tabla 3. Activos fijos de empresas dedicadas a la confección en el departamento del Atlántico. ......................................................................................................................... 69Tabla 4. Resultados de la Prueba Ácida. ......................................................................... 70Tabla 5. Análisis de resultados de debilidad y fortaleza de las empresas en cuanto a liquidez ............................................................................................................................ 71Tabla 6. Estructura operativa o de activos ....................................................................... 73Tabla 7. Estructura financiera de las empresas ................................................................ 74Tabla 8. Estructura de pasivos ......................................................................................... 76Tabla 9. Estructura de Patrimonio ................................................................................... 77Tabla 10. Producción bruta de las empresas medianas del sector de confecciones de la ciudad de barranquilla 1995-2018. .................................................................................. 87Tabla 11. Remuneración de los asalariados de las empresas medianas del sector confecciones de la ciudad de Barranquilla 1995-2018.. .................................................. 88Tabla 12. Stock de capital de las empresas medianas del sector de confecciones de la ciudad de Barranquilla 1995-2018.. ................................................................................. 89Tabla 13. Logaritmo de las variables producción bruta, remuneración a los asalariados y el stock de capital ............................................................................................................. 91Tabla 14. Resumen del modelo (c) .................................................................................. 92Tabla 15. Coeficientes del modelo (a) ............................................................................. 92Tabla 16. Anova del modelo (a) ...................................................................................... 93Tabla 17. Matriz de correlación de Pearson de los componentes del modelo ................. 93Tabla 18. Prueba F para validar modelo .......................................................................... 95Tabla 19. Coeficientes de regresión del modelo .............................................................. 96Tabla 20. estadísticas para probar homocedasticidad del modelo ................................... 97Tabla 21. Factores de crecimiento de la productividad ................................................... 98Tabla 22. Medición individual de la variación de la productividad de las empresas.. .. 100
9
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1. Diagrama de los modelos de negocios propuesta por Alexander ..................... 35Figura 2. Variación anual del PIB por grandes ramas de actividad económica 2017 / 2018 (enero-diciembre). ................................................................................................... 52Figura 3. Clases CIIU en el proceso de producción textil - confección. ......................... 54Figura 4. Cadena productiva de prendas de vestir ........................................................... 55Figura 5. Cadena productiva de otras prendas de vestir .................................................. 56Figura 6. Índices de Venta de Producción de Hilatura, tejeduría y acabado de productos textiles y Confección de prendas de vestir. ...................................................................... 62Figura 7. Exportaciones totales, según CIIU Rev. 4 ........................................................ 63Figura 8. Importaciones totales, según CIIU Rev. 4 ........................................................ 63Figura 9. Distribución de las empresas del sector textil por región año 2018 ................. 64Figura 10. Distribución de los ingresos operacionales de empresas del sector textil por región 2018 ...................................................................................................................... 65Figura 11. Estado de Situación Financiera empresas del sector textil por región– Miles de millones de pesos ........................................................................................................ 65Figura 12. Rentabilidad por regiones de las empresas del sector textil ........................... 66Figura 13. Comportamiento de la Liquidez en las Empresas .......................................... 72Figura 14. Comportamiento de la utilidad de ejercicio periodo 2008-2018 .................... 79Figura 15 Variación de procentaje de productividad promedio por empresa entre el 2009 y el 2017. ....................................................................................................................... 100Figura 16. Medición individual de la variación de la productividad de las empresas período 2008-2011 ......................................................................................................... 101
10
RESUMEN
En el presente estudio, se exponen los resultados de medición de la productividad del
sector confección del departamento del Atlántico, Colombia, desde el año 1995 hasta el
2018. Para llevar a cabo este trabajo, se partió de una revisión de literatura en la que se
pudo identificar la necesidad de implementar estrategias orientadas a mejorar el
desempeño del sector, tales como la implementación de un modelo de negocio asociativo;
en una segunda fase del trabajo, se realizó un diagnóstico general y financiero del sector;
en la tercera fase, se procedió a medir la productividad utilizando como metodología el
planteamiento de un modelo econométrico a partir de la función de producción de Cobb
Douglass, con la que se estimó la participación de capital y trabajo en la producción bruta
del sector para luego establecer la tasa de crecimiento de la productividad total de los
factores del mismo; por último, se presenta el análisis y resultados, los cuales reflejan que,
la productividad de las empresas citadas está más asociada a la remuneración de los
asalariados que a la inversión bruta, así mismo, la interpretación de los resultados
obtenidos evidencian la pérdida de productividad como empresas individuales del sector
confección atlanticense en un entorno competitivo agreste.
Palabras Claves: Competitividad, Productividad, Modelo econométrico, Modelo de
negocio, Remuneración de los asalariados, Inversión bruta.
11
ABSTRACT
This paper presents the results of measurement of the productivity of garment sector of
Atlántico department, Colombia, from 1995 to 2018. To carry out this work, the first step
was to develop a literature review from which it was possible to identify the need to
implement strategies aimed at improving the performance of the sector, such as the
implementation of an associative business model; in a second phase of the work, a general
and financial diagnosis of the sector was made; in the third phase, productivity was
measured using the methodology of an econometric model based on the production
function of Cobb Douglass, with which the participation of capital and labor in the gross
production of the sector was estimated, and then establish the growth rate of the total
productivity of the factors of the same; Lastly, the analysis and results are presented,
which reflect that the productivity of the aforementioned companies is more associated
with the remuneration of employees than with gross investment. Likewise, the
interpretation of the results obtained shows loss of productivity. as individual companies
in the Atlántico clothing sector in a rugged competitive environment.
Keywords: Productivity, competitiveness, compensation of employees, gross
investment, econometric model.
12
1. INTRODUCCIÓN
La evolución de las expectativas de los clientes a través de las últimas décadas obligan
a grandes, medianas y pequeñas empresas a optimizar continuamente sus procesos y lograr
ventajas competitivas; una empresa manufacturera que logra su visión a largo plazo
seguramente ha construido ventajas competitivas que contribuyen con el logro de sus
metas, para ello no hay ninguna fórmula mágica, esto, debido a la gran cantidad de
variables involucradas en los procesos de toda la gestión organizacional de las empresas
manufactureras y de su contexto particular.
Las ventajas competitivas se construyen a través de los actores e instituciones de un
sistema empresarial o territorio. Se relacionan más con factores como conocimiento,
diseño, diferenciación del producto, eficiencia, tecnología, emprendimiento y saber hacer.
Regularmente son más difíciles de copiar por parte de la competencia y, por lo tanto, su
despliegue y profundización son claves para alcanzar posicionamientos estratégicos
competitivos no imitables y sostenibles. En general, las organizaciones y sus mercados se
influencian recíprocamente y las relaciones sinérgicas entre ellos aumentan la
competencia de ambos para generar riqueza.
Para la Asociación Nacional de Empresarios de Colombia (ANDI, 2019). “En
materia de competitividad, Colombia tuvo un desempeño desfavorable en el último año,
con tímidos avances e incluso en algunos casos desmejoras importantes. Este contexto se
evidencia en los retrocesos del país en las posiciones de los distintos rankings, como
Doing Business, entre otros, que miden la competitividad relativa de los países”
La Superintendencia de sociedades, estableció que “el sector textil-confección ha
tenido un desarrollo importante a nivel mundial y nacional, considerándose una de las
actividades más antiguas e influyentes en el desarrollo industrial del país por sus grandes
contribuciones en el empleo, la modernización, la tecnología y la economía en general.
Para 2016, el sector textil-confección representó el 8,8% en el PIB de la industria
manufacturera” (Superintendencia de sociedades, 2017; p.1).
13
La estructura empresarial de la cadena exhibió cambios importantes en su distribución
por tamaño empresarial entre 2002 y 2012. En el año 2002 el 64,6% de las empresas
fueron catalogadas como pequeñas y medianas empresas (pymes), en tanto que las grandes
empresas participaron con el 32,8%. Para el año 2012 las pequeñas empresas
incrementaron su participación y alcanzaron el 40,0% haciendo que las pymes
representaran el 79,8% del total de las empresas de la cadena (DNP, 2017).
Las Pymes son las protagonistas en el sector de confección en el país, El 85% de las
firmas de confección del país son Pymes. Eso dice Edwin Salazar, presidente de la Cámara
Colombiana de la Confección (CCC) quien agrega que los principales centros para estas
empresas están en Bogotá, (que tiene el 51% de las empresas), Medellín y Cali (Acosta,
2017).
La cadena productiva Textil-Confecciones incluye una amplia gama de productos
finales que atienden gustos y preferencias en vestuario (prendas), en artículos para el hogar
(lencería) y en bienes utilizados por otras industrias (empaques, fieltros, cordelería). En el
proceso de transformación participan empresas que se encargan de la producción y venta
de fibras y otros insumos, empresas textileras que transforman el hilo en telas preparadas
y empresas de confección que se dedican a elaborar las prendas y otros productos con
destino al consumidor final (DNP, 2017). En 2012 el departamento del Atlántico tuvo una
participación del 2,3% del total de empresas de la cadena productiva Textil-Confecciones.
Según el informe de balance 2018 y perspectiva 2019 de la ANDI, entre los sectores
que han cambiado su modelo de negocios se encuentra la cadena textil, confecciones, el
cual junto con el sector cuero y calzado y en la cadena papel e imprenta, al especificar el
motivo del cambio, responden que el cambio en un 36% manifiesta haber modificado
significativamente su canasta de productos.
Lo anterior, ha contribuido al cambio del entorno de la competencia empresarial del
sector textil confección debido al proceso de desgravación de sus productos que son
importados en el país, ya que es mayor es el nivel de competencia que deben poseer las
medianas empresas del sector de la confección del Atlántico para permanecer en el
mercado.
14
Planteado de esta manera, las organizaciones deberían aplicar estrategias útiles para
lograr eficiencia en el área que lo amerite y permitir que sus integrantes con su esfuerzo y
experiencia se comprometan con el rumbo estratégico de la empresa, para obtener ventajas
competitivas.
Este trabajo está orientado fundamentalmente a analizar el contexto productivo y
financiero de las empresas del sector confección del departamento del Atlántico, de cara
a mejorar su desempeño para afrontar los desafíos que les plantean los cambios de
mercados, en el marco de la internacionalización de la economía. En la primera fase, se
describen las teorías relacionadas a la implementación de modelos de negocio para la
obtención de beneficios para los diferentes sectores de la economía, dado que las teorías
para la implementación de modelos de negocio plantean la necesidad de diseñar un
modelo coherente con las características propias de las empresas, que integren y a la vez
se adecuen a las condiciones particulares de la gestión, el capital y las condiciones en
general de las empresas, se procede en la segunda fase a establecer un diagnóstico
financiero de las pymes de confecciones en Colombia, luego, en la tercera fase, se formula
un modelo econométrico para medir la productividad de las citadas empresas, y finalmente
se analizan los resultados y plantean conclusiones.
15
2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
El informe Doing Business publicación emblemática del Grupo Banco Mundial,
evalúa y compara las regulaciones que favorecen o restringen la actividad empresarial en
190 países, para el 2019 en su 16ª edición, en el indicador general, Colombia ocupa la
posición 65, mientras que, en 2010, el puesto ocupado era el 37, evidenciando una
desmejora de 28 posiciones. Este indicador presenta el desmejoramiento competitivo de
Colombia en la última década, reflejado en rezagos económicos del país. Por tanto, los
esfuerzos que ha hecho el país en términos de competitividad no han generado los
resultados deseados, para lo cual, se requiere implementar nuevas estrategias, que se
ajusten a las características económicas de sus sectores productivos y que apunten a
detener el rezago del país en materia de competitividad y desarrollo.
A partir del esquema exportador que rige la economía en la actualidad, los acuerdos
comerciales regionales o bilaterales se convierten en la piedra angular del desarrollo de
todos los sectores productivos. Actualmente, los reportes de comercio exterior emitidos
por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) que estiman que el
valor de las importaciones es cinco veces más alto que las exportaciones. De enero a
septiembre del año 2019 las compras totalizaron 1073 millones de dólares y las
exportaciones de 212 millones de dólares.
Actualmente, el sector confección ha sido afectado por la importación, e incluso por
aspectos delictivos como el contrabando de prendas con precios muy bajos: El tema
arancelario, el incremento de nuevas marcas extranjeras y los nuevos modelos de ventas,
entre los que están el e-commerce, potencializan la importación del sector de confecciones
con productos a bajo costo.
“La razón por la cual se importa más de lo que se exporta, es porque en Colombia,
la industria de confecciones no ha invertido lo necesario para ponerse a tono con las
realidades mundiales”, opina Jaime Alberto Cabal, presidente de la Federación Nacional
de Comerciantes (FENALCO). El ejecutivo apuntó que, un estudio del
economista Hernando José Gómez, encontró que “la productividad de los trabajadores en
la confección es una de las más bajas del país, lo que hace que muchos terminen en la
informalidad”.
16
Los últimos gobiernos de Colombia han buscado mejorar las condiciones para el
acceso de las empresas a mercados internacionales mediante la firma de tratados de libre
comercio, que reducen barreras arancelarias, con Estados Unidos, países centro
americanos, la Unión Europea; además de haber celebrado múltiples acuerdos
multilaterales. Estas políticas, han dejado abierta la apertura y globalización de mercados,
lo cual contribuye al cambio del entorno de competencia empresarial. Otros aspectos que
acentúan esta situación son la distancia a los mercados, tecnología obsoleta y el alto costo
de la materia prima, en buena parte adquirida en el exterior (Solano, Arrieta y Mendoza,
2015).
Jorge Olave, en su “Propuesta de un modelo asociativo de gestión exportadora a partir
del análisis del sector de confecciones del departamento del Atlántico” (2005), concluyó
entre otros aspectos que, la mayoría de pequeñas y medianas empresas del sector
desconocen las cifras estadísticas acerca de la producción de prendas fabricadas para la
exportación, lo que trae como consecuencia poca productividad, no cuentan con un
modelo de gestión empresarial, y ejecutan su proceso de toma decisiones de forma
unilateral sin tener en cuenta la opinión de los demás miembros de la empresa ni los
cambios que se presentan en los mercados, tampoco cuentan en su mayoría con estándares
mininos de producción y calidad aceptados internacionalmente (Olave, 2005). Todo esto
da indicios de que el sector no cuenta con las condiciones ideales para competir con las
empresas extranjeras. Sin embargo, no existen estudios recientes orientados a medir
exclusivamente la productividad del sector de confección Atlanticense.
Este comportamiento del sector confección del departamento del Atlántico, brinda la
ocasión de realizar una investigación que le permita a este conjunto de empresas, conocer
su nivel de productividad como insumo principal para generar estrategias de mejora en el
futuro cercano, ya que, de acuerdo con diversos autores como Castellanos, González y
Mendoza (2015), la competitividad es un aspecto determinante en la productividad y la
supervivencia de las empresas en una economía cada vez más tecnificada y globalizada;
en el mismo sentido (CEPAL, 2006) afirma que en la literatura económica, se usa a
menudo la productividad como el mejor indicador para estimar competitividad.
17
Ante lo anteriormente expuesto cabe la formulación de los siguientes interrogantes:
¿Cómo analizar el desempeño y las características del sector confección de
departamento del Atlántico durante una ventana de tiempo representativa?
¿Cómo medir la productividad del sector de confección de departamento del
Atlántico?
18
3. JUSTIFICACIÓN
El sector textil-confecciones es muy importante para el país y para departamento del
Atlántico por el impulso económico que le ha dado desde hace décadas, que le han
permitido alcanzar algunas ventajas competitivas y ser a su vez productivo. Cifras del
Ministerio de Comercio, Industria y Turismo, indican que el sector confección es el que
más aportó a la cifra de ventas al exterior, con US$178,8 millones para el 2017. Por otro
lado, el departamento del Atlántico se sitúa a nivel nacional en el sexto lugar como
productor de la cadena textil y confección, con una producción bruta al cierre de 2017
equivalente el tres por ciento de la producción nacional y generando 27.038 empleos
(ElTiempo, 2018).
Así mismo, en el sector textil y confecciones, se generan más de 1,6 millones de
empleos y representan el 8,1 % del PIB industrial, según el presidente de la Cámara
Colombiana de la Confección y Afines, el Atlántico pone el 7% de las exportaciones en
textiles y confecciones”. Lo que indica que, este mercado a nivel del Atlántico, debe ser
potencializado y lo aún más importante, la región atlántica cuenta con las condiciones para
hacerlo gracias a su ubicación geográfica, que cuenta con varios puertos desarrollados y
varios en desarrollo a sus alrededores, situación que beneficia a las medianas empresas
debido que facilita el proceso de logística en movilidad, así como su estructura de costos:
Según los estudios sectoriales de confecciones publicados por la cámara de comercio de
Barranquilla, el departamento del Atlántico, posee una ubicación geoestratégica que le
facilita el acceso a mercados internacionales, lo que convierte a la ciudad en una de las
economías más dinámicas y estables a nivel nacional.
En el mismo sentido, Meza, Meza y Rodríguez, en su análisis de competitividad e
innovación del sector textil y confección de la ciudad, a través de indicadores de Índice
de Ventaja Comparativa Revelada (IVCR), Índice Balanza Comercial Relativa (IBCR) e
Índice de Intensidad Importadora (III), demostraron que el sector posee capacidades entre
intermedias y altas en materia de competitividad e innovación (Meza-Thorne, Meza-
Thorne, & Rodríguez-Albor, G., 2017); sin embargo, reconocieron que el sistema moda
de Colombia presenta dificultades en la cooperación por la incapacidad empresarial de
coexistir con la competencia, lo anterior como consecuencia de los tejidos sociales
deteriorados que inhiben las iniciativas de asociación. Por lo que sugirieron la promoción
19
de esquemas asociativos a la sociedad para demostrar que existen nuevas formas
productivas dadas por la sinergia entre diferentes organismos con capacidades diversas
que en conjunto potencializan las actividades y engrandecen los esfuerzos.
En general, las organizaciones y sus mercados se influencian recíprocamente y las
relaciones sinérgicas entre ellos aumenta la competencia de ambos para generar riqueza.
El modelo de negocio es una herramienta administrativa que puede facilitar las relaciones
sinérgicas anteriormente reseñadas por cuanto potencia la dinámica interna de las
organizaciones y la articula con el flujo de los mercados con el fin de que aquéllas
formulen e implementen estrategias orientadas a aprovechar oportunidades y neutralizar
amenazas.
Según Chesbrough (2010), la situación de mercado que actualmente están
viviendo las empresas medianas del sector de confecciones del departamento del
Atlántico, las obliga a enlazar las esferas físicas y las especificidades técnicas internas
tales como, capacidad, velocidad, funciones, entre otras, hacia una esfera de rendimientos
externo como son valor para los consumidores, precios, garantías, respaldo, canal de
distribución etc., con el objeto de permanecer en el mercado.
Lo anterior, se puede lograr con el diseño y aplicación de un adecuado modelo de
negocio, según lo requiera el entorno y las partes de interés en la esfera del negocio que
en este ambiente de economía internacionalizada y un referente de empresas de gran
prestigio de la ciudad en proceso de liquidación, es necesario que las empresas medianas
del sector del confecciones de departamento del Atlántico, evalúen sus modelos de
negocios individuales, con el propósito de enfrentar los grandes retos, amenazas y
oportunidades de la actualidad económica.
La literatura resalta la necesidad de plantear un modelo de negocio para este sector,
(Jaimes & Rojas, 2015). Actualmente, cada una de las pequeñas y medianas empresas del
sector de confección en el departamento del Atlántico, desarrollan su objeto social de
manera separada y sin articularse entre sí; eso permite inferir que los modelos de negocio
están desarticulados y son más bien individuales. Para que una solución de este tipo sea
efectiva, es decir, un modelo de negocio que se adecue a las condiciones particulares de
la gestión, el capital y las condiciones de las empresas de confección del departamento del
20
Atlántico, es necesario realizar un diagnóstico a priori del sector y medir la productividad
a lo largo de una ventana de tiempo representativa, con el fin de identificar los cambios
en la productividad del sector en los últimos años y tener un panorama más completo de
la competitividad del mismo.
El reto es mejorar el desempeño y productividad del sector. Este reto, empieza con el
análisis característico del mismo, que permita viabilizar Industrial y financieramente, sus
posibilidades de competitividad. Actualmente, la literatura relacionada al sector de
confección atlanticense presenta resultados de investigación en aspectos comerciales,
financieros, de competitividad, así como propuestas de estrategias gerenciales y de
innovación a implementar en el sector para mejorar su desempeño, sin embargo, no
existen estudios recientes que presenten resultados de medición de la productividad de
éste sector a lo largo del tiempo, siendo la productividad un aspecto clave a tener en cuenta
al momento de diseñar estrategias para mejorar el desempeño de cualquier sector, queda
manifiesta la necesidad de medirla y analizar las posibles causas que han influenciado el
desempeño del sector confección atlanticense en los últimos años.
“Lo que no se define no se puede medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar. Lo
que no se mejora, se degrada siempre”: William Thomson Kelvin.
21
4. OBJETIVOS
4.1. Objetivo general
Analizar la productividad del sector de confecciones del departamento del Atlántico,
Colombia.
4.2. Objetivos específicos
× Realizar un análisis característico del sector confección del departamento del
Atlántico, Colombia.
× Medir la productividad del sector de confecciones del departamento del Atlántico
a través de un modelo econométrico para el periodo 1995 – 2018.
22
5. ESTADO DEL ARTE
5.1. Antecedentes
Después de haber realizado una revisión de la bibliografía existente sobre los aspectos
relacionados a las metodologías de medición de productividad en empresas
manufactureras y antecedentes del sector confección colombiano, especialemte de la
región Atlántica; se presenta en la Tabla 1, un listado de las investigaciones, relacionando
el año en orden cronológico, región, país, título de la investigación, autor(es), descripción
del método y resultados obtenidos:
Tabla 1. Estado del Arte: Antecedentes Región /País
Año Título Autor(es) Descripción
Risaralda, Colombia 1998
Medición de la productividad en la industria manufacturera de Risaralda
Mario Alberto Gaviria Ríos y
Hedman Alberto
Sierra Sierra
En este artículo se presenta el proceso para identificar los factores determinantes en las condiciones de productividad de la industria Risaraldense, utilizando como medida, la productividad total de los factores PTF y el análisis de la estructura de la función de producción Cobb – Douglass para establecer la relación, entre el producto industrial, y los insumos de capital y trabajo; que permiten el desarrollo de un modelo econométrico para medir el incremento en la productividad total de los factores. Los autores concluyen como resultado, que en la industria Risaraldense el capital de trabajo ha sido el factor productivo con mayor contribución al crecimiento del valor agregado, seguido del personal ocupado y la PTF; y que la mano de obra, tuvo un gran aporte al crecimiento del valor agregado industrial en la década de los 70`s perdiendo importancia en décadas posteriores.
Colombia 2003
Crecimiento, productividad y
la nueva economía;
implicaciones para Colombia
Sergio Clavijo –
Miembro de la junta
directiva del banco de la república-.
Este trabajo pretende identificar las causas del comportamiento de la productividad colombiana, donde las explicaciones se relacionan mas estrechamente con la política económica y, en menor medida, con los factores exógenos, tales como la geografía, la demografía o la inestabilidad institucional. Se trata de explicar el crecimiento y la productividad como resultantes de determinadas políticas económicas: la intensidad del comercio internacional y su impacto tecnológico, la tasa de inversión bruta y su relación con la productividad multifactorial, los efectos de la relación capital/trabajo. La conclusión básica es que la tasa de crecimiento de largo plazo (1950-2002) ha estado íntimamente relacionada con la tasa de inversión, observándose una elasticidad casi unitaria, y con el comportamiento del sector
23
externo. A su vez, la productividad laboral y multifactorial muestran un comportamiento pro-cíclico. La apertura comercial juega un papel importante en la determinación del crecimiento y la productividad a través del comportamiento de la inversión y la relación tecnológica capital/trabajo. La tasa de cambio real sería mas un resultado que un determinante de la productividad de largo plazo. Por último, se analiza la productividad en el corto plazo, en el marco de las llamadas reglas de Taylor, las cuales fijan las tasas de interés del banco central.
Medellín, Colombia 2010
Incidencia Del Sector
Confección De China En El
Sector Colombiano (2000-2008)
Kellinn Vásquez Zapata & Tatiana Brito
El objetivo del trabajo fue identificar la relación entre el sector confección chino con el mismo sector en Colombia y analizar el impacto del desarrollo de la industria china en las exportaciones durante el período 2000 a 2008, para analizar las tendencias comerciales que siguen ambos países. Para llevar a cabo este trabajo, se partió de la revisión bibliográfica sobre los ejes temáticos propuestos, para luego construir un marco teórico. Se tomaron los 81 estudios del sector confección colombiano de Inexmoda, de los cuales tres fueron de carácter investigativo y cuatro con enfoque exportador. Con el fin de comparar los resultados se utilizaron dos índices: Ventajas comparativas reveladas y Balanza comercial relativa. Se explicará el contexto de las categorías definidas en el proyecto, para finalmente encontrar el objetivo principal. Este trabajo se desarrolla en cuatro apartados y conclusiones. En la primera parte se presentan los postulados del postfordismo, como referente teórico. En la segunda sección se describirá tanto la estructura de la industria de Confección en Colombia como la de China con las características más importantes del modo de producción: historia del sector en el país y su evolución en los años más recientes. En la tercera sección, se calcularán los índices de competitividad de ambos países. Finalmente, se proseguirá con la interpretación de la teoría del Postfordismo para el caso del sector confección en China y Colombia.
Atlántico, Colombia 2011
Análisis comparativo
entre las cadenas
productivas del sector textil-
confecciones de la provincia de
Jiangsu-China y el departamento del Atlántico-
Colombia
Hugo José Mercado Cervera,
Tomás José Fontalvo
Herrera & Efraín de la
Hoz Granadillo
Se presentan los resultados referentes al análisis comparativo de las cadenas productivas del sector textil-confecciones de la provincia de Jiangsu-China y el departamento del Atlántico-Colombia, identificando inicialmente las diferentes variables y categorías asociadas con las cadenas productivas, seguido de un análisis comparativo utilizando modelos de distritos industriales, modelos clúster y redes empresariales, lo que finalmente permitió establecer las diferencias de producción existentes entre las cadenas productivas del
24
sector textil-confecciones del departamento del Atlántico y el de la provincia de Jiangsu en la República China, dos regiones que, aunque disímiles en muchos aspectos, muestran algunos puntos parecidos en materia de desarrollo de textiles y confecciones, particularmente en lo que tiene que ver con infraestructura operativa y formación de recurso humano. La evaluación de estas diferencias permitió establecer estrategias y lineamientos que pueden generar efectos positivos vía el mejoramiento de la competitividad y establecer mejores estrategias para la competencia.
Cauca, Colombia 2011
Productividad multifactorial
del sector manufacturero
del Cauca 1993-2006
Andréz Mauricio Gomez Sánchez
Este estudio intenta medir y analizar la evolución de la productividad total de los factores (PTF) en el sector manufacturero caucano entre los años 1993 y 2006. La me- dición se realiza para un panel desbalanceado de firmas a través de tres metodologías econométricas alternativas: mínimos cuadrados ordinarios (MCO), efectos fijos (EF), y un modelo semiparamétrico propuesto por Levinsohn-Petrin (LP). Los resultados evidencian que existen sesgos en los parámetros bajo MCO y EF encontrándose rendimientos constantes a escala, pero de manera contraría bajo LP se encuentra, bajo parámetros consistentes, que la PTF sigue de cerca el ciclo económico caucano, en presencia de rendimientos crecientes.
Atlántico, Colombia 2013
Identificación de factores no
monetarios asociados a las
pymes del sector
confecciones que afectan su
ingreso a mercados
internacionales.
Carlos Jesús Fábregas Rodado
El objetivo de este artículo es la identificación de factores de naturaleza no monetaria asociados las Pymes del sector Confecciones para su penetración en mercados Internacionales; para el levantamiento de la información el autor utiliza encuestas aplicadas a 31 empresas Barranquilleras del sector y entre otros hallazgos plantea la la ausencia de desarrollos innovadores de modelos de gestión empresarial como el clúster, asociaciones, y cadenas de suministros. Se concluye en este trabajo sobre las cuestiones relacionadas con la competitividad y que para el éxito de las exportaciones es necesario llevar a cabo estudios de monitoreo de los indicadores de competitividad que los empresarios consideraron como elementos claves para el sector confecciones.
Risaralda, Colombia 2014
El contexto económico global de la
pyme
Armando Antonio Gil Ospina &
Jhon Jaime Jiménez
Sepúlveda
Este artículo se presentan algunos datos en los ámbitos local en la región de Risaralda, Colombia, a nivel nacional e internacional (considerando países industrializados y en desarrollo) del estado actual de las pymes, las cuales representan -en promedio- el 80% de la estructura empresarial-productiva y el 50% de la generación de empleo de los distintos países en el contexto regional latinoamericano. Los
25
autores catalogan las pymes como modelo, motor y factor determinante para las distintas economías, enfatizando el relativo incremento del valor agregado en ellos, lo cual es asociado al papel que cumplen en el proceso de crecimiento económico y desarrollo social. Se destacan los siguientes aspectos: Contribución al producto interno bruto (PIB); Valor agregado; Distribución del ingreso; abastecimiento de bienes y servicios para el mercado interno; Creación de empleo; Participación en la generación de ingresos del sector externo.
Bolivia 2014 The role of production
Cobb - Douglas
Bruno E. Vargas Biesuz
Este artículo presenta de forma concisa el origen, propiedades y algunas características importantes de una de las funciones de producción de mayor aplicación en la economía y la ingeniería industrial, la función “Cobb – Douglas”. Por otra parte, se presenta el escrito el programa informático que permite visualizar en un gráfico, la función de producción tratada en un lenguaje de programación especializado, el programa informático que permite visualizar en un gráfico la función de producción tratada.
Popayán, Colombia 2014
Medición de la productividad total del sector comercial de
Popayán, 2011- 2012
Jorge Giraldo Caiza, Andrés
Mauricio Gomez Sanchez
Este artículo muestra el comportamiento de la productividad total de los facto- res (PTF) en el sector comercial de Popayán durante el periodo 2011 – 2012. Para ello se realiza una encuesta a través de un MAS, aplicada a empresas registradas en Cámara de Comercio del Cauca. A partir de una función de producción Co- bb-Douglas, y estimando el capital de las empresas basándose en Lora (1994) y no en Harberger (1969), los resultados muestran que las microempresas que son responsables de la mayor inversión neta y de la mayoría de empleos genera- dos al igual que las pequeñas empresas, presentan rendimientos constantes a escala. Las grandes y medianas empresas que muestran incrementos en la PTF durante el periodo, acusan rendimientos decrecientes.
Santander, Colombia 2015
Una mirada a la productividad
laboral para las pymes de
confecciones
Ludym Jaimes
Carrillo & Miguel
David Rojas López
El objetivo de este artículo es evidenciar la necesidad de un modelo para aumentar la productividad laboral (PL) en pymes del sector confecciones en el contexto del área Metropolitana de Bucaramanga, Santander, donde el sector confecciones es considerado como estratégico; por esto, los autores consideran la relevancia de gestionar su productividad laboral para impactar el desarrollo local. La metodología seguida para este trabajo fue la revisión de literatura. Dicha revisión, se centró en artículos significativos a criterio del autor, de acuerdo con los siguientes pasos: i) Conceptualización de PL desde los enfoques de la economía, la administración y la ingeniería. ii) Identificación de aportes relevantes sobre relación de variables con la
26
productividad laboral o modelos de las mismas, para la construcción futura de dicho modelo. La investigación aborda la productividad laboral desde los enfoques de la economía, la administración y la ingeniería. Dicha productividad es primordial, más aún para las pymes Santandereanas, dadas sus necesidades de orientación y su impacto en los ingresos y el empleo nacional. Resaltan la importancia de contar con modelos de productividad laboral que sean especialmente diseñadas de acuerdo con las características propias de las empresas, más específicamente grandes o pymes y concluyen manifestando la necesidad de un modelo que integre y a la vez se adapte a las condiciones particulares de la gestión, el capital y las condiciones en general de las pymes de confecciones en Colombia.
Atlántico, Colombia 2015
Comercio exportador
sector textil - confecciones en
Colombia y departamento del Atlántico:
Una aproximación a
los modelos gravitacionales
Elcira Solano
Benavides, Leonardo Arrieta
Olascoaga & Dannyra Mendoza
Cuello
En este trabajo se analiza los factores que incentivan el comercio exportador del sector textil-confección en Colombia y en especial en el departamento del Atlántico. La metodología utilizada por los autores es el análisis de la teoría económica referente al comercio internacional. Utilizan dos modelos gravitacionales para hallar los factores que determinan el comercio exportador del sector. Los resultados plantean factores comunes entre socios como idioma, el país colonizador y el tamaño de la economía para el desarrollo del el sector, por otro lado los acuerdos comerciales no son determinantes para las exportaciones en el Atlántico; sin embargo, para Colombia es significativo estadísticamente.
Atlántico, Colombia 2015
La innovación como factor clave para mejorar la
competitividad de las pymes en el departamento del Atlántico,
Colombia.
Eduardo Ferrer
Castellanos, Karina Patricia
González Insignares
& Lilia Mercedes Mendoza
Vega
En este artículo se analizan mediante encuestas, estadísticas y cifras oficiales, los casos de 17 empresas del sector de confecciones en la ciudad de Barranquilla, capital del Departamento del Atlántico; con el fin de puntualizar mediante una metodología descriptiva, la relevancia de la innovación como herramienta de fortalecimiento en la competitividad de las Pymes. Los autores muestran la necesidad de un nuevo enfoque y marco regulatorio que agrupe una mejor apuesta empresarial frente a las necesidades del mercado que integre a las Pymes en un destacado margen de penetración del mercado nacional e internacional, a sabiendas de la importancia que representa para el fortalecimiento de la economía colombiana y con ello brindar continuidad al auge que ha protagonizado el país y la región en los últimos diez años como motor de empleo y crecimiento social. Concluyen resaltando el componente microeconómico como actor vital del fortalecimiento de la economía, especialmente en tres indicadores: La capacidad de integración, de innovación,
27
adaptación a los mercados y desarrollo de productos que puedan encontrar su nicho; comprobando la relevancia que enmarca la innovación en el sector de las Pymes y la importancia que representa para introducir nuevos productos, nuevas prácticas, nuevas tecnologías o nuevas formas de organización.
Atlántico, Colombia 2017
Financiamiento privado en las microempresas del sector textil - confecciones
en Barranquilla, Colombia.
Cristina Logreira Vargas & Mauricio Bonett Brieva.
En este trabajo se analizan las fuentes de financiación privada como aspecto fundamental para la continuidad de las operaciones de las microempresas, la empleabilidad de éstas en Colombia, así como también sus ventajas y desventajas; los autores emplean encuestas como técnica de recolección de la información mediante un cuestionario que se aplicó a 200 microempresas del sector textil-confecciones de Barranquilla – Colombia. Entre los resultados se determinó que, de las alternativas de financiación existentes, las microempresas conocen muy pocas fuentes de financiación y se limitan a utilizar las más comunes, como lo son sus pasivos acumulados y créditos con bancos comerciales. Estos últimos, exigen muchos requisitos, y aquellas microempresas que no logran acceder a estos, recurren a prestamistas informales. Si bien todos los instrumentos tienen ventajas y desventajas se concluyó que es necesario socializar a las microempresas las fuentes de financiación disponibles para su uso y asesorarlas para un óptimo uso de los recursos y desarrollo de la empresa.
Atlántico, Colombia 2017
Innovación, Industrias
culturales y Desarrollo local
Katerín María Meza
Thorne, Lorena
María Meza Thorne & Gustavo
Jesús Rodríguez
Albor
Este artículo analiza el sector textil y confecciones de la ciudad de Barranquilla y su potencial cultural para el impulso de un sistema moda a partir de una propuesta de valor de productos con identidad territorial. Los hallazgos plantean como principal fortaleza para el cumplimiento de los objetivos, la existencia de capacidad creativa en la ciudad de Barranquilla, sin embargo manifiestan la necesidad de fortalecer los pilares fundamentales del tejido empresarial, la productividad, la formalización e innovación del sector, lo anterior, para aprovechar como industria la riqueza cultural, creativa y artística que alberga la ciudad, reconocida como Patrimonio Cultural Inmaterial de la Humanidad por la UNESCO. Las estrategias propuestas están centradas en los pilares fundamentales mencionados liderados por un Programa de Transformación, a fin de contrarrestar las debilidades y amenazas y potencializar las fortalezas y oportunidades.
28
Atlántico, Colombia 2018
Análisis del comportamiento
de las exportaciones
del Departamento del Atlántico (Colombia) entre 2012 –
2016.
Jorge Isaac Lechuga Cardozo,
Ana María Cazallo
Antúnez, Indira
Meñaca Guerrero,
Hugo Ramón
Martínez Caraballo, Enohemit Olivero Vega &
Jesús Enrique García
Guiliany.
Este artículo presenta un análisis del comportamiento de las exportaciones del departamento del Atlántico durante el periodo de tiempo de 2012 a 2016: Valores exportados, principales destinos y canasta de productos exportados desde Colombia hacia el mundo; lo anterior a través de revisión documental a partir de la minería de datos. Los resultados son una serie de datos importantes para la dirección y gestión de los mercados internacionales de pequeñas y medianas empresas.
Atlántico, Colombia 2019
Estrategias gerenciales para
promover la gestión
empresarial en PyMEs de
confección del Departamento del Atlántico (Colombia)
Lucia Rodríguez
Vital, Andrés
Leonardo Rodríguez
Urbina
En este artículo, los autores concluyen con la propuesta de aplicación de estrategias gerenciales para facilitar la gestión empresarial en las Pymes de confección del departamento del Atlántico; El artículo presenta la caracterización del sector como contribuyente al desarrollo económico regional, que presenta grandes retos como las importaciones y el contrabando, el ingreso ilegal de este tipo de mercancías y los costos de transporte en los que las distancias incrementan los costos logísticos tanto de acceso de materias primas importadas, como de las exportaciones que han afectado la dinámica del sector interno. La metodología utilizada es bajo el enfoque cualitativo, a través de un método descriptivo y un diseño transcesional ó transversal. Esto basándose en una técnica de análisis de contenido a partir de la revisión bibliográfica, utilizando la ficha de análisis documental.
Fuente: Elaboración propia.
En los antecedentes anteriormente relacionados, se observan resultados de
investigación asociados a medición de productividad en sectores manufactureros, como el
caso de Gaviria & Sierra (1998) para el sector manufacturero de Risaralda, en donde la
metodología utilizada es similar a la seleccionada en el presente proyecto, por lo que, se
pudieron obtener aportes desde el punto de vista metodológico para la medición de
productividad del sector de confección atlanticense. En el mismo sentido, los trabajos de
Gómez (2011) y Vargas (2014) se tomaron como referencia en la aplicación de algunas
29
de las metodologías de medición de productividad que se presentan en el aparte 5.3 del
presente documento.
Para la caracterización del sector de confección atlanticense, se tomaron como
referencia los antecedentes que resultaron de trabajos relacionados al sector confección de
algunos autores en diferentes aspectos como económicos y financieros: Clavijo (2003),
Gil y Jiménez (2014), Logreira y Bonett (2017); aspectos comerciales, laborales,
tecnológicos, entre otros: Vasquez y Brito (2010), Mercado et al (2011), Fábregas (2013),
Solano et al (2015), Jaimes y Rojas (2015), Ferrer et al (2015), Meza et al (2017) y
Lechuga et al (2018); y en aspectos relacionados a la aplicación de modelos de negocio u
otras estrategias gerenciales para mejorar el desempeño del sector confección: Jaimes y
Rojas (2015) y Rodríguez y Rodríguez (2019).
Lo anterior refleja una ausencia de estudios recientes que presenten resultados de
medición de la productividad total de los factores del sector confección del departamento
del Atlántico a lo largo del tiempo, siendo la productividad un aspecto clave a tener en
cuenta al momento de diseñar estrategias para mejorar el desempeño de cualquier sector,
queda manifiesta la necesidad de medirla para complementar el análisis existente en
cuanto a las posibles causas que han influenciado el desempeño del sector en los últimos
años.
5.2. Marco Conceptual
Competitividad
La teoría sobre la competitividad en el pensamiento económico tiene sus primeros
antecedentes desde las tesis mercantilistas del siglo XVII, y fue Mun, en 1895, uno de los
primeros en reconocer que el aumento en las exportaciones de un país es fundamental para
crear riqueza. Desde el punto de vista micro, la competitividad es un fenómeno
multidimensional que abarca variados aspectos de distinta naturaleza; en su estimación,
involucra variables tanto cualitativas como cuantitativas. A nivel macro, la competitividad
está relacionada con las ventajas comparativas derivadas de los recursos de un país o
región, ya sea tierra, fuerza laboral y capital, o con las ventajas creadas derivadas
30
principalmente de la inversión en formación de capital humano y en esfuerzos de
innovación. A nivel de empresa, la competitividad está asociada a la habilidad para operar
rentablemente en un mercado determinado, es decir que depende de otras variables como
la rentabilidad, productividad, costos, valor agregado, participación de mercado,
exportaciones, innovación tecnológica, calidad de los productos, entre otros (McFetridge,
1995).
En la literatura económica a menudo se usa la productividad como el mejor indicador
para estimar competitividad, tal es el caso de Ramón Padilla Pérez, representante de la
Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), sede subregional
México, quien al hacer referencia a los indicadores de productividad empresarial, afirmó
que, “Los cambios en productividad son el mejor indicador de competitividad” (CEPAL,
2006; p.5).
En el mismo sentido, Rojas y Sepúlveda (1999), identificaron, a nivel micro, variables
que inciden en la competitividad de las organizaciones, como la productividad, los costos,
los esquemas de organización, la innovación con tecnologías limpias, la gestión
empresarial, el tamaño de la firma, las prácticas culturales en el campo, el tipo de
tecnologías usadas, las conciencia ambiental, la diversificación y el control de calidad de
los productos, el avance en esquemas de comercialización y las distancias entre fuentes
de materias primas, empresas y mercados.
Productividad
Productividad es un término utilizado indistintamente por diversos autores, y en el
ámbito investigativo todavía existen ambigüedades al respecto. La Comisión Económica
para América Latina y el Caribe CEPAL (2006), definió la productividad como la tasa de
un volumen de medida del producto con relación a un volumen de medida de uso de
factores productivos.
En el contexto económico algunos autores como Everett (1991), ofrecen una
definición donde se relaciona el producto total con el insumo de fuerza de trabajo. Así
31
mismo Álvarez (1990), definió la productividad como la relación existente entre los
resultados obtenidos y los recursos aplicados en su obtención.
El fundamento de la concepción neoclásica de productividad está en que los medios
de producción son igualmente productivos que el trabajo. Lo anterior es lógico, pues la
mayor eficacia en la producción generalmente está ligada al aumento de los medios de
producción utilizados. En ese sentido, se podría afirmar que la mayor producción debe
atribuirse a los medios de producción utilizados. El tratamiento neoclásico de la
productividad utiliza los conceptos de productividad del trabajo y productividad
multifactorial. Con la productividad del trabajo se analiza el problema desde el ángulo del
consumo y con la productividad multifactorial se contempla la eficacia en la utilización
de los recursos (Valle, 1991).
Baumol señaló: "Es obvio que la productividad total es el mejor índice de la eficiencia
del uso de los insumos, parecería que la productividad del trabajo es una medida que arroja
luz acerca de los resultados del proceso productivo para sus participantes" (Baumol,
1989). La idea general que hay en los dos conceptos neoclásicos de productividad es la de
comparar el producto con los insumos. Cuando solo se compara el producto con el trabajo
empleado se trata de la productividad del trabajo, y cuando se consideran casi todos los
insumos se trata de la productividad multifactorial (Valle, 1991).
Por productividad multifactorial se entiende la relación entre el producto de un país,
un sector o una industria y los insumos necesarios para dicho producto. Generalmente se
trata de promedios ponderados tanto para los productos como para los insumos. En primer
lugar, se tiene que, el cambio en la productividad total es igual a la variación del(os)
producto(s) en relación con un promedio ponderado de los cambios de los distintos
insumos: Trabajo, herramientas y equipo y cualquier otro insumo que pueda utilizarse.
"Este promedio ponderado es la productividad total de los factores que mostraría los
cambios en la eficiencia descontada de los cambios en la proporción de los factores".
Sin embargo, con respecto a las teorías sobre las que se fundamenta el concepto
neoclásico de productividad, algunos autores como Enrique Hernández, objetaron:
“Supondremos que cuando los economistas neoclásicos aplican la función de producción
32
con fines de evaluación de las unidades productivas, están dispuestos a abandonar la teoría
distributiva que le subyace. . .” (Hernández, 1981; p.5)”
“Nos parece que en el análisis neoclásico de la productividad se traslucen los
problemas ideológicos de la teoría económica. El considerar como igualmente productivos
al capital y al trabajo tiene una función ideológica: la justificación de la ganancia
capitalista. La defensa de la ganancia mediante la productividad del capital es muy
antigua” (Bhöm-Bawerk, 1986; p.36)
“El análisis neoclásico de la productividad no está bien sustentado. Lo que entienden
por productividad es un residuo después de ajustar en un modelo el producto y los
insumos. Pero como no hay ninguna base para elegir un modelo u otro el ajuste es
completamente arbitrario” (Valle, 1991; p.51).
Sin embargo, en comparación con la abundancia de literatura neoclásica acerca de
productividad, algunos pocos autores utilizan la teoría marxista para definirla,
fundamentándose en la utilización del valor agregado por hombre-empleado como
productividad. En otras palabras: Productividad puede definirse como el recíproco del
valor de las mercancías y mide simultáneamente la eficacia de la producción y la
capacidad de consumo de la sociedad.
Innovación
Una de las vías para el logro de ventajas competitivas es la innovación, en tal sentido,
es importante el intercambio de conocimientos, ya que este intercambio fomenta el
incremento de la productividad empresarial (González y Hurtado, 2014). Así mismo, las
empresas deben desarrollar su capacidad de innovación buscando la forma de generar e
integrar el conocimiento, es decir, a través de su propia capacidad de absorción. Esta
capacidad conduce a procesos de innovación efectivos y reconoce el valor del
conocimiento externo para este fin (Cohen y Levinthal, 1990).
La innovación representa uno de los grandes retos que enfrentan las Pymes en materia
de crecimiento económico, no sólo en Colombia, sino que se aplica en todos los países de
Latinoamérica. En los países en desarrollo, las pequeñas y medianas empresas son
33
responsables de gran parte del valor agregado, estimulan la actividad emprendedora, la
generación de empleo, el incremento en las exportaciones, mejorando la competitividad
en el mercado; Sin embargo, para cumplir con estas condiciones deben contar con las
capacidades para crecer e innovar (González y Hurtado, 2014).
La innovación empresarial fue definida por Jardón (2011), como la capacidad de
generar e incorporar conocimientos para dar respuestas creativas a los problemas del
presente. En la situación actual es vista como un factor clave para mejorar la
competitividad de las empresas y favorecer el desarrollo sostenible en los territorios.
Para innovar se requiere un enfoque sistémico, que sea inherente a cada etapa del
proceso productivo y que contemple una constante medición y monitoreo. En este sentido,
se debe plantear una hoja de ruta que inicie en la estructuración del sistema organizativo,
pase por el mejoramiento del proceso productivo, genere nuevos bienes y servicios, y
termine en la creación de nuevos canales de distribución y técnicas de mercadeo (Ferrer,
González, y Mendoza, 2015).
5.3. Marco teórico
Modelos de negocio Desde la óptica de la innovación, Schumpeter (1982), citado por Suárez (2004), se
sostuvo que:
“Empresa es la realización de nuevas combinaciones; es decir, empresa es el proceso
de innovación radical en sí mismo. Por tanto, un negocio que funcione a través de la
rutina, es decir, en donde no exista proceso de innovación, no se les puede dar el
calificativo de empresas. De igual manera, la persona o personas que las administre o
las maneje, no se les podrá llamar nunca empresarios” (p.212).
En otras palabras, el empresario, es aquella persona con alta capacidad de gestionar
nuevos productos y servicios en el quehacer rutinario de la empresa, promoviendo de esta
manera, la adaptación al cambio de su organización, así como de los productos o servicios
que esté generando.
34
Igualmente, Aguirre (2002) planteó que el entorno cultural de las empresas permite
integrar diversas actividades según los diferentes elementos interactivos fundamentales y
funciones básicas que causan cohesión en las organizaciones; es decir, el proceso de
integración grupal, en cuanto esencia misma de la “colectividad” o la identidad del grupo,
los esquemas comunes de pensamiento, creencias, sentimientos, y valores que resultan de
las experiencias compartidas y del aprendizaje común –, es lo que, en última instancia,
denomina la ‘cultura’ de ese grupo.
Para Osterwalder (2004), Paul Timmers, uno de los primeros en definir y clasificar
de forma explícita los modelos de negocio. Un modelo de negocio es como la arquitectura
para los productos, servicios y flujos de información, incluyendo una descripción de los
diferentes actores empresariales, sus funciones, descripción de los beneficios potenciales
para los diferentes actores de negocios y una descripción de las fuentes de ingresos en
orden. Al igual que Timmers y Weill (1998), y Vitale (2001), coincidieron en la definición
de un modelo de negocio como una descripción de las funciones y las relaciones de una
empresa con los consumidores, clientes, proveedores y aliados; e identificaron los
principales flujos de productos, información y dinero, así como los principales beneficios
para los participantes.
Osterwalder (2004), en su disertación doctoral afirmó que:
“Un modelo de negocio es una herramienta conceptual que, mediante un conjunto
de elementos y sus relaciones, permite expresar la lógica mediante la cual una
compañía intenta ganar dinero generando y ofreciendo valor a uno o varios
segmentos de clientes, la arquitectura de la firma, su red de aliados para crear,
mercadear y entregar este valor, y el capital relacional para generar fuentes de
ingresos rentables y sostenibles” (p.15).
35
Figura 1. Diagrama de los modelos de negocios propuesta por Alexander (Fuente: Osterwalder, 2010)
En la Figura 1, los bloques temáticos de la parte izquierda representan los recursos,
actividades y terceros que actúan como aliados, necesarios para producir y mantener la
oferta de valor. Los bloques inferiores representan el reflejo de ingresos y costos del
conjunto anterior. Acerca de los modelos de negocios Sandull y Chesbrough (2009),
desarrollaron una definición muy específica de las funciones de un negocio; estas son:
● Articulación de la Propuesta de valor (Value proposition), es decir, el valor creado
para los usuarios basada en la tecnología.
● Identificar un segmento de Mercado (market segment), es decir, los usuarios a
quienes la tecnología resulta útil y el propósito para el que será utilizado.
● Definir la Estructura de la cadena de valor (value chain) de la firma, requerida
para determinar y distribuir la oferta, y para determinar los activos complementarios
que respaldarán la posición de la firma en esta cadena.
● Especificar los mecanismos de generación de ingresos para la firma y calcular la
estructura de costo (cost structure) y los márgenes de objetivo (target margins) de
producir la oferta, dada las propuestas de valor y la estructura de la cadena de valor
escogidas.
● Trazar la posición de la firma dentro de la red de valor (value network) que
enlaza a proveedores y consumidores, incluyendo la identificación de potenciales
firmas y competidores complementarios,
● Formular la estrategia competitiva (competitive strategy) según la cual la firma
innovadora obtendrá y retendrá ventajas sobre sus rivales”.
36
Según Casadesus-Masanell (2004), el papel de un modelo de negocio no es
únicamente incrementar los beneficios afectando directamente el precio, volumen, o costo
a través de los ciclos virtuosos que genera, sino también interrumpir los ciclos de los
competidores. Competir en modelos de negocios no consiste en bajar el precio, introducir
nuevos productos para ampliar el volumen de ventas, o incrementar el gasto publicitario
para acrecentar la disponibilidad a pagar; competir con modelos de negocios es crear
nuevos ciclos y estimular los ya existentes.
Referente al planteamiento de la aplicación de un modelo de negocios abierto en un
sector empresarial específico, Chesbrough y Rosenbloom (2002), afirmaron que un
modelo de negocio abierto es más fácil de llevar a la práctica cuando los recursos
compartidos, por empresas que no son rivales, debido a que en este caso la capacidad del
recurso no es una restricción excluyente, porque podremos capturar más fácilmente parte
del valor creado por la empresa que utiliza los recursos. Por esta razón, será más frecuente
observar modelos de negocio abiertos basados en activos como la marca, el conocimiento
tácito o la propiedad intelectual.
Por otro lado, con respecto a la innovación abierta y el modelo de negocio, Sandull y
Chesbrough (2009), argumentaron que las empresas de la innovación abierta están
obligadas a articular la investigación interna con las ideas externas y aplicar dichas ideas
tanto en la gestión interna de sus negocios, como en sus relaciones comerciales con otras
organizaciones; igualmente, afirmaron que la clave para las empresas consiste en
averiguar qué piezas necesarias deberían obtenerse internamente, y cómo integrar las
piezas internas y externas en sistemas y estructuras, a través de un modelo de negocio
adecuado; es decir, con un modelo de negocio abierto. De ahí surge la idea que las
empresas deben identificar, en medio de sus rutinas organizacionales, sus recursos
internos valiosos que les permitan en un entorno cambiante y competitivo adaptarse a las
diversas situaciones de cambio permanente.
Por su parte, Sandull y Chesbrough (2009), manifestaron que los modelos de negocio
cerrados tradicionales han mostrado recientemente sus limitaciones. Igualmente,
analizaron el papel de los recursos clave de una empresa y cómo pueden ser agregados en
los modelos de negocio abiertos. Primero, exploran cómo la naturaleza de los recursos
37
afecta a la configuración de los modelos de negocio abiertos. Prestan especial atención a
la rivalidad de los recursos y a la exclusión en la utilización de los mismos.
Bajo el esquema de los retos del cambiante entorno empresarial, Monroy, Rojas y
Peluso (2011), establecieron que, el esquema según el cual las empresas deben ser gestoras
por sus propios medios de todos los procesos de innovación y de las acciones permanentes
de cambios en su ámbito ha quedado obsoleto, ya que las empresas pueden y deben darle
el mismo peso a las ideas externas y las internas.
Zott y Amit (2007), ubicaron al modelo de negocio como una estrategia de diseño de
la organización que le permite superar fronteras y crecer a través de una innovadora
organización como empresa. Además, argumentaron que los modelos de negocios,
mediante su innovación, son una fuente de creación de riqueza para las empresas; en
efectos específicos, el modelo de negocio puede explicar algunas variaciones hasta
entonces inexplicables en el desempeño de las empresas; en este sentido, se complementan
pero no reemplazan efectos específicos de la firma y de la industria sobre el desempeño
empresarial, o sea, la articulación de la organización con el espíritu empresarial y la
estrategia, de tal manera que puedan crear riqueza mediante la introducción de
innovadores diseños de organización que permitan la expansión de sus fronteras.
Salas (2009), integró los modelos de negocio en el contexto de la aproximación
económica al estudio del funcionamiento de los mercados, lo que hace hincapié en la
conducta de las empresas y las propiedades de los equilibrios competitivos. Este análisis
se desprende de la interpretación del modelo de negocio como resultado de un equilibrio
dinámico en el que intervienen variables competitivas de corto, mediano y largo plazo de
ajuste.
Adicionalmente Kale, Singh y Perlmutter (2000), manifestaron que, las alianzas
estratégicas pueden ser definidas como relaciones intencionales estratégicas entre
empresas independientes con objetivos compatibles que luchan por mutuos beneficios y
reconocen un alto nivel de dependencia, que implica el intercambio, compartir o el
codesarrollo.
38
Amit y Zott (2001) sugirieron que, la emergencia de los mercados virtuales abre
nuevas fuentes de innovación (ej., innovación del modelo de negocio) que puede requerir
un cambio en el pensamiento estratégico hacia estrategias más integradoras, dinámicas,
adaptativas y emprendedoras. Además, aunque la posibilidad de diseñar deliberadamente
redes empresariales y la importancia de la adaptación de los modelos de negocio son
incrementalmente reconocidas en los campos de la estrategia y del emprendimiento, se
necesitan adicionales desarrollos de aproximaciones metodológicas al estudio de las
dinámicas de los e-negocios y del diseño de los modelos de negocio.
A partir de la descripción de los modelos de negocio de Laso y Meléndez (2002),
quienes partieron del concepto de comercio colaborativo y de la cadena de valor como
instrumento para analizar el valor de una empresa, se han estudiando las formas de
innovación de los modelos empresariales. Así es como se ha recomendado a los
empresarios utilizar la herramienta de la Matriz de la Creación de Valor para describir la
cadena de valor de una empresa e identificar en qué eslabones de la cadena pueden
aparecer los posibles modelos de negocios.
Según López (2012), si un modelo de negocio no genera valor para el cliente no
tendría sentido y acabaría desapareciendo. Es más, un modelo de negocio que en el pasado
generaba valor al cliente, en el momento que dejare de hacerlo acabaría desapareciendo.
La mayoría de empresas grandes que han sobrevivido muchos años lo han logrado gracias
a que han cambiado su modelo de negocio para adaptarse al entorno.
Zott y Amit (2005) no solamente articularon características y propiedades de los
diseños organizacionales para expansión de fronteras, sino que también direccionaron sus
implicaciones en el desempeño. Los mismos, se enfocaron en el tema de la innovación del
modelo de negocio., y definieron (citando a Drucker, 1985), que la innovación es como
“el específico instrumento del emprendimiento. Es el acto que genera recursos con una
nueva capacidad para crear riqueza”. Subrayaron, aludiendo a Schumpeter (1984), que
esta innovación puede ser lograda a través de la recombinación de los recursos existentes
en nuevos diseños. Mostraron que las firmas no solamente son capaces de innovar
mediante la recombinación de los recursos que ellas controlan, sino también mediante el
39
aprovechamiento de socios, proveedores y clientes quienes participan en sus modelos de
negocio.
Zott y Amit (2008), subrayaron la complementariedad natural entre los modelos de
negocio y la estrategia de mercado de producto, destacaron la necesidad de examinar el
modelo de negocio de la firma como una fuente de ventaja competitiva. También,
sugirierone que esa ventaja competitiva puede emerger del posicionamiento en el mercado
de un producto superior, tanto como del modelo de negocio de la firma, esto significa que,
a pesar de que el modelo de negocio es un constructo estructural es de importancia
estratégica para la firma.
Markides y Charistou (2004), puntualizaron la necesidad de investigar la competencia
entre varios modelos de negocio al interior de una industria, además de considerar la
competencia del mercado de producto. Afirmaron que esta rivalidad a nivel de los modelos
de negocio puede tener implicaciones para la potencial creación de riqueza de un modelo
de negocio dado y para la captura de valor mediante la firma focal. Estimaron que, en
orden a comprender mejor estos fenómenos, es necesario conocer más acerca de los
efectos estratégicos de los modelos de negocio y cómo ellos influyen en el
posicionamiento de las firmas en su entorno competitivo. Además, plantearon la cuestión
de la sincronización de los modelos de negocio y el diseño de la estrategia del mercado de
producto. Consideraron que estos pueden ser determinados simultáneamente, aunque sea
también concebible que la estrategia de mercado de producto siga el diseño del modelo de
negocio, o viceversa.
Casadesus-Masanell y Ricart (2009) establecieron en base a su investigación que las
razones principales por el interés renovado en modelos de negocios son claras: Por un
lado, el entorno competitivo cada vez se hace más complejo, permitiendo el surgimiento
de híper-competencia con fundamento en Thomas y Dáveni (2004), la cual se caracterizó
por dificultades en el sostenimiento de ventajas competitivas como nuevos modelos de
negocio sustitutos para maneras establecidas de competir. De otro lado, la reciente
revolución de las tecnologías de la información y de las comunicaciones abren amplias
oportunidades para configurar escogencias en maneras radicalmente diferentes, en
armonía con lo expuesto por Malone (2004).
40
Rindova y Kotha (2001), afirmaron que las compañías experimentan y aprenden a
cambiar y transformar sus modelos de negocio para adaptarse a las necesidades de
complejidad de los nuevos entornos competitivos, lo que se encuentra en completa
armonía con el pensamiento de March (1991), quien manifestó que, en la medida en que
las compañías incrementan su esfuerzo para explorar, estas deben ser más emprendedoras
y que la escena del emprendimiento es el diseño de un efectivo modelo de negocio.
Casadeus-Masanell y Ricart (2009), con respecto a la estrategia, los modelos de
negocio y la táctica, sostuvieron que la interacción estratégica (en el sentido de
organizaciones afectándose unas a otras a través de la estrategia; esto es, mediante el
cambio de sus modelos de negocio) es más compleja. Primero, porque las reglas del juego
no están bien definidas en este caso, así como hay pocas restricciones sobre la manera
como los modelos de negocio pueden ser ensamblados. Segundo, por cuanto el mapa entre
las escogencias estratégicas y la rentabilidad es mucho más complicado que en el caso de
las tácticas en razón a que en cada modificación en el modelo de negocio, el diseñador
necesita evaluar los efectos que eso tendrá en las tácticas (de igual manera, la rentabilidad
es siempre determinada como el resultado de la interacción táctica). Finalmente, porque
en términos generales, es difícil de predecir cómo un rival reaccionará ante un conjunto
de movimientos estratégicos y cómo para todos los propósitos prácticos, las mejores
respuestas pueden convertirse en imposibles de descifrar.
Igualmente, concluyeron que, el ejercicio del diseño de nuevos modelos de negocio
está más cerca de un arte que de una ciencia y que un marco integrador que delimite
claramente el campo de la estrategia de los modelos de negocio y de las tácticas, ayudará
a guiar la búsqueda de originales, interesantes y rentables nuevas maneras para competir.
Zott et al (2011), consideraron que la creciente literatura sobre modelos de negocio
es joven y bastante dispersa, apenas está comenzando a hacer incursiones en las revistas
de alta dirección y su base conceptual es todavía débil. Y sugirieron dos maneras de
avanzar en el estudio de los modelos de negocio. En primer lugar, emplear conceptos más
precisos permitiría a otros investigadores a entender mejor lo que el modelo de negocio
en el respectivo estudio está destinado a designar (y lo que no está). Propusieron que al
menos tres conceptos podrían justificar una distinta consideración: (1) arquetipos modelo
41
de e-business, (2) el modelo de negocio como sistema de actividad, y (3) el modelo de
negocio como la arquitectura de costos / ingresos. Estimaron que, estos conceptos distintos
todos podrían investigarse individualmente con fruto, así como en relación con los demás
bajo el tema general del modelo de negocio.
En segundo lugar, aducieron que, los temas importantes en materia organizacional se
están formando principalmente en torno a las nociones del modelo de negocio como una
nueva unidad de análisis, ofreciendo una perspectiva sistémica sobre la manera de "hacer
negocios", que abarca las actividades de expansión de los límites (realizado por una
empresa focal u otros) y que se centra en la creación de valor, así como en la recuperación
de plusvalías. Además, plantearon que, estos temas están interconectados y se refuerzan
mutuamente, que el campo se está moviendo hacia la consolidación conceptual, lo cual
creen que es necesario para allanar el camino hacia una investigación más acumulativa
sobre los modelos de negocio.
Villarroya et al (2012), de conformidad con Morris, Schindehutte y Allen (2005),
consideraron que, la complejidad de la gestión de cualquier organización hace decantarse
por propuestas conceptuales integradas del término “modelo de negocio”, que superen la
vieja restricción del concepto ligada al análisis sólo de los modelos de financiación, en el
sentido de que el “modelo de negocio” hace referencia al conjunto de variables de decisión
interrelacionadas en las áreas económica, operativa y estratégica encaminadas a crear una
ventaja competitiva en un determinado mercado.
Destacaron en concordancia con Melero y Abad-García (2008), Günzel y Wilker
(2009) y Chesbrough (2010), el carácter dinámico y el margen de adaptabilidad que deben
acompañar las decisiones en torno a los componentes del modelo de negocio de tal manera
que es necesaria su revisión a lo largo del tiempo para así poder responder oportunamente
a los cambios en las condiciones del mercado, la tecnología o las normativas que afectan
al sector.
Concluyeron que, una estrategia de generación de beneficios a largo plazo cobra
especial importancia, desde la dimensión económico-financiera del modelo de negocio y
del uso eficiente de los recursos; y, desde la dimensión operativa, la reconfiguración de
los procesos internos que van desde la producción hasta las nuevas formas de distribución
42
y acceso a la información. Adicionalmente, que la dimensión estratégica añade a esta
reconfiguración de los procesos la necesidad de que los nuevos actores y métodos de
producción y prestación de los servicios sean capaces de generar valor añadido en cada
una de las etapas.
Según Guijarro (2010), las redes estratégicas son nexos inter organizacionales
estables estratégicamente importantes para las empresas participantes. Pueden ser alianzas
estratégicas, joint ventures, asociaciones industriales, relaciones de larga duración entre
el comprador y el vendedor, entre otras. Estos nexos conforman los conductos a través de
los cuales las empresas tienen acceso a información, recursos, mercados y tecnología.
Navarrete, Restrepo y Restrepo (2009), manifestaron que, gracias a la concentración
de empresas y otros actores en un determinado espacio geográfico, se desarrollan
externalidades positivas que benefician tanto a las compañías como a la región.
Barney (1991) expusieron que, el estudio de las fuentes de las ventajas competitivas
sostenidas ha llegado a ser la mayor área de investigación en la gerencia estratégica; que
los recursos estratégicos están heterogéneamente distribuidos entre las empresas y que
esas diferencias son estables todo el tiempo; que cuatro indicadores empíricos del
potencial de los recursos de la firma, es esencial para generar ventajas competitivas
sostenidas son: valor, rareza, imitabilidad y sustituibilidad.
Desde esta perspectiva, para Porter (2008) la estrategia consiste en tomar decisiones
para perseguir los objetivos que una empresa quiere y pasar por alto las cosas que no
quiere (ninguna empresa puede ser todo para todo el mundo). Se trata de un esfuerzo
deliberado y consciente de ser diferente de todos los demás actores de la industria. Esto
significa que una empresa tiene que poner límites a lo que está tratando de lograr y que a
veces requiere un equilibrio entre opciones interconectadas para lograr ajuste.
En el escenario de oportunidades Teece, Pisano y Shuen (1997), argumentaron que,
la identificación de nuevas oportunidades y la organización eficaz y eficiente para
aprovecharlas son generalmente más importantes para la creación de valor de las empresas
privadas que la estrategia, si por estrategia se quiere decir participar en una conducta
43
empresarial que mantiene competidores fuera de balance, eleva los costos del rival y
excluye los nuevos entrantes.
Desde la perspectiva basada en las capacidades dinámicas, según Teece et al, (1997),
citado por Quintana (2007), es posible asumir que la proximidad geográfica ayuda a las
empresas tecnológicas a acceder a los recursos distribuidos y mejorar algunas
competencias dinámicas, las cuales se definen como la capacidad de adaptar, integrar y
reconfigurar las habilidades organizativas internas y externas para responder al entorno
cambiante.
En estos escenarios Barney (1991), definió los recursos de la empresa como a todos
los activos, capacidades, procesos organizacionales, atributos empresariales, información,
conocimientos, entre otros, controlados por una empresa que la capacitan para concebir e
implementar estrategias que perfeccionan su existencia y eficacia. Así se pueden definir
diferentes tipos, financieros, físicos, humanos, organizativos y tecnológicos, entre los que
cabe destacar los recursos basados en la información, los intangibles, pues se tratan de
recursos con alto potencial para sustentar ventajas competitivas.
En otro esquema de negocio Zambrano y Yepes (2006), argumentaron que las
capacidades empresariales corresponden a aquellas rutinas de tipo comportamental que
definen lo que las empresas realizan para desarrollar una tarea específica. Esto indica lo
que la empresa sabe hacer y cómo lo debe hacer.
Al respecto Nonaka (2007), puntualizó que, en una economía donde lo único seguro
es la incertidumbre, la única fuente de ventaja competitiva es el conocimiento. Cuando los
mercados cambian, las tecnologías proliferan, los competidores se multiplican y los
productos se vuelven obsoletos casi de un día para otro, las empresas exitosas son las que
consistentemente crean nuevo conocimiento, lo diseminan ampliamente en toda la
organización y lo incorporan rápidamente en nuevos productos y tecnologías.
Esta gestión de conocimiento se puede desarrollar a través de redes empresariales. De
hecho, Rodríguez (2008) planteó aspectos relativos a la dinámica de las empresas y las
redes empresariales, donde se sugiere el cambio de perspectiva de la acción empresarial
44
centrada en la empresa, por el trabajo en redes donde se interactúa además con otros
agentes.
En otros términos, Roncancio (2011) manifestó que pensar y ejecutar estrategias de
articulación requiere superar de cierto “egocentrismo” organizacional o sectorial para
ubicarse en un entorno de pensamiento y acción que posibilite el reconocimiento y la
valoración del otro en función de un interés común que trascienda los intereses de grupos
y la búsqueda de ventajas para algunos sectores de la sociedad.
Las organizaciones empresariales enfrentan cambios en los hábitos de sus mercados,
así como la reducción de los ciclos de vida de los productos, según Becerra y Álvarez
(2011), quienes esbozaron:
“Enfrentar estos retos para una empresa en forma individual es cada vez más
difícil, de ahí surge que se haga necesario explorar nuevas formas de operar como
los modelos de desarrollo en red, conformados por empresas y otros agentes
públicos y privados concentrados en territorios claramente definidos. Las redes
son una forma de organizar las relaciones entre empresas que, sin dejar de
competir, incluyen la cooperación como parte de su estrategia de negocios con el
propósito de alcanzar un mejor desempeño en una determinada industria” (p.214).
Para Ceglie (2003), citado por González (2010), las redes son grupos de empresas que
cooperan en un proyecto conjunto de desarrollo donde se complementan entre sí y
especialmente con el fin de superar problemas comunes, logrando la eficiencia colectiva
y la penetración en mercados que estarían por fuera de su alcance individual. Las redes
formadas solamente por PYME, se denominan horizontales, para distinguirlas de aquéllas
donde una o más empresas de gran tamaño están involucradas en la red, las cuales son de
tipo vertical. Ya sean horizontales o verticales, las redes pueden ser desarrolladas con
forma, o no, clústeres.
En la misma corriente de pensamiento gerencial, González (2010) esbozó que, una
red empresarial es una agrupación coordinada de un número determinado de
organizaciones independientes, con flujos de recursos, información y conocimientos, que
se agrupan por vínculos de relaciones de confianza para alcanzar objetivos comunes,
45
logrando mayores niveles de eficiencia y competitividad que son inalcanzables
individualmente.
Como respuesta a este escenario surgió lo que se conoce en la actualidad como
innovación abierta término que se atribuye a Chesbrough (2003) y que asume que las
empresas pueden y deben mantener estrechas relaciones con terceros agentes, tanto en el
proceso de acumulación de conocimiento como en el de su comercialización. A través de
la innovación abierta, por un lado, se acelera el proceso de innovación y se reducen los
costos y riesgos asociados y, por otro lado, se abren nuevas posibilidades para la
explotación comercial del conocimiento.
Basados en los postulados de Betancur, Stienen y Arenas (2001), se integra la
comprensión dinámica de las categorías de acción colectiva, redes de valor y capital
social, en el sistema de relaciones sociales, económicas y políticas existentes en el ámbito
territorial. Según esta orientación el actuar colectivamente permite el sustrato del trabajo
en sociedad, lo que implica por lo menos la acción y coordinación de un individuo con
otro para el logro de sus fines vitales más inmediato.
De esta forma Lucanera (2010), estableció que una red de negocios es la agrupación
de empresas independientes que deciden cooperar y colaborar para buscar unas nuevas
oportunidades de negocios, lo cual significa que las organizaciones deben compartir metas
conjuntas, en razón al cambiante contexto mundial y las consecuencias que está causando
en la economía mundial, de tal manera que, las redes se forman porque los miembros
necesitan soluciones a los desafíos y las oportunidades de los negocios compartidos. Una
vez formadas, su éxito y crecimiento depende de cómo resuelvan las necesidades del
negocio y de sus miembros en base a sus compromisos con la alianza.
Otros autores manifestaron que, el recurso humano, en términos de inversión en
educación y capacitación y el desarrollo de recursos y capacidades, tales como el capital
humano destinado al manejo ambiental, tienen una incidencia positiva sobre la
productividad laboral y por ende en la competitividad de los subsectores. Sin embargo, en
el caso de la innovación, la inversión en I+D, la protección y divulgación de los procesos
de innovación, reporta impactos negativos sobre la productividad debido a la existencia
predominante de innovaciones de tipo incremental.
46
En el ámbito de las capacidades dinámicas, Bravo y Herrera (2009) presentaron un
modelo conceptual, el cual muestra a éstas como el resultado de cuatro procesos: creación
de conocimiento, absorción de conocimiento, integración de conocimiento y
reconfiguración de conocimiento. Estos procesos están soportados por cuatro tipos de
recursos: capital humano, liderazgo, estructuras y sistemas y la cultura organizativa.
Aplicando este modelo, las organizaciones pueden identificar y estructurar las acciones
organizativas más importantes en el proceso de innovación continua.
En lo expuesto por los anteriores autores, se puede resaltar que, las necesidades que
presenta el sector de confección de la ciudad del departamento del Atlántico, están
alineadas en el campo de modelo de negocio, con lo propuesto por Chesbrough, y en el
campo de las redes empresariales, la propuesta de González. En este sentido, para la
implementación de la estrategia de un modelo de negocio donde interactúen las empresas
en estudio, es necesario medir la productividad de las compañías, con el objeto de
determinar si es posible diseñar dicha estrategia, debido a que, sería incoherente proponer
un modelo de asociativo, sin tener en cuenta el desempeño finaciero, ni el nivel de
producción y productividad de las citadas empresas.
Medición de productividad
Para validar la posibilidad de asociatividad, a través de un modelo de negocio
conjunto para las empresas del sector de confección del departamento del Atlántico, es
necesario entonces, identificar previamente las características específicas del sector, tales
como las generalidades, los factores que generan competitividad, el contexto económico,
financiero y productivo.
A continuación se presentan las teorías relacionadas a la medición de la
productividad:
La teoría económica de la producción tiene como objeto brindar al empresario, la
información necesaria para la toma de decisiones relacionadas a la organización del
proceso productivo, utilizando eficientemente los limitados y costosos recursos (factores
de producción) necesarios para la producción, con el objeto de maximizar las ganancias y
beneficios del empresario y por ende incrementar la productividad organizacional.
47
La función de producción Cobb- Douglass permite describir concretamente la manera
en que las economías reales transforman el capital y el trabajo en la producción. Su origen
data de una histórica colaboración entre Paul Douglass, senador estadounidense por
Illinois desde 1949 hasta 1966 con Charles Cobb, matemático de la época. En 1927,
cuando Douglass aún era profesor de economía, observó un hecho sorprendente: la
distribución de la renta nacional entre el capital y el trabajo se había mantenido
relativamente constante durante un largo período de tiempo. Es decir, a medida que la
economía se había vuelto más próspera con el paso del tiempo, la renta de los trabajadores
(o sus ingresos) y la renta de los propietarios del capital (o sus utilidades), había crecido
casi exactamente a la misma tasa. Esta observación llevó a Douglas a preguntarse bajo
qué condiciones las participaciones de los factores se mantenían constantes. Douglas en
alianza con Charles Cobb, determinó una función de producción que produjera
participaciones constantes de los factores si éstos siempre ganaban su producto marginal.
Esta función posee dos propiedades fundamentales:
• Rendimientos constantes de escala: Se dan cuando existe un incremento
porcentual de la misma magnitud en el producto obtenido; en el caso de la
función de producción Cobb Douglass, si se incrementan los factores
productivos son Tierra (T) y Trabajo (L), entonces se dará un incremento en
la producción con la misma proporción.
• Productividad marginal de los factores: Es una variación en la producción (Q)
que se debe al incremento unitario de uno de los factores productivos,
manteniendo los otros constantes (Biesuz, 2014).
Lora (1994) en su libro Técnicas de medición económica, plantea que la relación entre
el capital y el producto es constante, en lugar de suponer las tasas de depreciación sin
fundamento teórico ni empírico alguno, por lo que a partir de su estudio, se pudo definir
un proceso de cálculo de la relación de capital-producto con la estimación del coeficiente
de inversión neta, es decir, el promedio de la inversión neta sobre el valor agregado y la
tasa del producto como el promedio de esta tasa de crecimiento.
Por su parte Robert M. Solow estudió la función de producción de la economía
estadounidense entre los años 1909 a 1949 basándose en el cálculo de la PTF de la función
48
de producción Cobb-Douglas, y le adicionó al crecimiento del producto per cápita, la
medida de la contribución del progreso técnico. Como resultado determinó la presencia
de un residuo, que se estima gracias a la diferencia entre las tasas de crecimiento del
producto real y las tazas ponderadas de crecimiento de los factores de producción, capital
y trabajo (Solow, 2014). La importancia del progreso técnico, descubierta al intentar
descomponer la tasa de crecimiento del producto real a partir de las tasas de crecimiento
de los factores de producción, resulta en un residuo, por lo que, bajo este enfoque, la
productividad multifactorial se calcula empíricamente con este residuo y es lo que hoy en
día se le conoce como residuo de Solow.
Sin embargo, algunos autores plantearon que, en la práctica no se puede determinar de
forma certera qué parte de ese residuo es sistemática y qué parte está asociada a sesgos de
medición. Es decir, qué parte de la productividad multifactorial calculada a través del
residuo de Solow presenta un comportamiento sustantivo de modificaciones en la
productividad y en la eficiencia con que se utilizan los factores productivos, y qué parte
obedece a errores de medición que se acumulan en el cálculo residual de la misma. Tal es
el caso de Charles L. Hulten, quien señaló que son tres los sesgos más usuales que tienen
implicaciones en la medición de la productividad (Laos, 2007):
• El que deriva de la no observancia del supuesto de la existencia de rendimientos
constantes a escala (Teorema de Euler), que permite que la suma de las
participaciones factoriales en el ingreso se ajuste a la unidad.
• El que resulta de utilizar las participaciones relativas de los factores en el producto,
lo que reclama del supuesto de que los factores se pagan de acuerdo a su
productividad marginal,
• Y el supuesto de que el cambio tecnológico deba ser hicks-neutral, es decir, que el
cambio tecnológico no afecta de manera diferente las pro-ductividades marginales
de cada uno de los factores de producción.
La idea de progreso técnico pasó entonces a convertirse en una versión simplificada
de cualquier desplazamiento de la función de producción. Sin embargo, en el contexto de
la teoría del crecimiento, los problemas de estimación de la productividad multifactorial
49
sobre la base de estudios empíricos basados en la contabilidad del crecimiento e inspirados
en el modelo neoclásico, se hicieron cada vez más controversiales tanto a nivel teórico
como práctico. No obstante, algunos autores comenzaron a afirmar que una serie de causas
podrían estar estrechamente relacionadas con la medida de los residuos. A partir del
trabajo de Solow, se realizaron varios estudios empíricos como el de (Giriliches, 1996),
en el que se utilizan diversas metodologías y muestras orientadas al análisis de los
componentes de los mencionados residuos, con miras A cuantificar con la mayor exactitud
posible la medida real del aporte del progreso técnico al crecimiento del producto.
Por su parte (Orea, 2002), efectuó un estudio con datos de panel basados en
información de bancos españoles y ofrece una descomposición paramétrica del índice de
Malmquist. Los resultados permiten ver que el crecimiento de la PTF puede atribuirse
sobretodo al progreso técnico.
Del mismo modo, varios autores que también estudian la productividad y el índice de
Malmquist, revelaron además que, es posible estudiar la productividad de los agentes
económicos empleando métodos no paramétricos o semi-paramétricos. Por ejemplo, el
análisis envolvente de datos, DEA; es una metodología no paramétrica que puede
utilizarse para evaluar la eficiencia técnica de las unidades productivas y estimar el índice
de Malmquist, e incluso otros autores van más allá al determinar un procedimiento para
descomponer la PTF en componentes que caracterizan al proceso de producción general:
Bauer (1990) y Kumbhakar (2000), plantearon un procedimiento superior para la
descomposición de la PTF mediante el índice de Malmquist a través de un límite de
producción restringido debido a la imposición de rendimientos constantes de escala, este
procedimiento posibilita la identificación de los componentes de eficiencia técnica, que
corresponden a los movimientos de una economía en dirección al límite de producción, y
del componente relativo al progreso técnico, que se refiere al desplazamiento del límite
propiamente dicho; incluso, al acoger una especificación de límite de producción
manejable, es posible descomponer la PTF en los componentes de eficiencia técnica,
eficiencia en la asignación, efecto escala y progreso técnico.
Por su parte, algunos autores aseveran que la PTF se desagrega únicamente en la
variación tecnológica y la variación en la eficiencia técnica. Tal es el caso de Färe;
50
Khumbakar y Lovell; Sauer, Frohberg y Hockman, y Henningsrn y Henning, citados por
(Andrade, Gaspar, & Bittencourt, 2014).
En el presente proyecto, la medición de productividad para la muestra de empresas
que representan el sector de confección atlanticense, se materializa con el uso de las teorías
propuestas por Solow y Lora, las cuales complementan la función de producción de Cobb-
Douglass, con la adición de la medida de contribución del progreso técnico al crecimiento
per cápita propuesta por Solow, es decir, cambios tecnológicos cuyo aporte al crecimiento
quedó establecido en el denominado “residuo de Solow”, el cual se evidencia como el
factor “A” en la función de producción de Cobb-Douglass que explica la PTF en el
capítulo 7 del presente documento.
Si bien existen teorías desarrolladas posteriormente como los estudios realizados por
Charles L. Hulten, Giriliches y Orea o incluso la existencia de otras metodologías como
el análisis envolvente de datos y el procedimiento propuesto por Bauer y Kumbhakar, para
la descomposición de la PTF mediante el índice de Malmquist; el alcance del presente
proyecto se limita a medir la productividad y analizar sus cambios a lo largo de una
ventana de tiempo representativa para el sector confección atlanticense, sin pretender
descomponer a nivel detallado la PTF en los componentes de eficiencia técnica o
eficiencia en la asignación.
51
6. CARACTERÍSTICAS DEL SECTOR CONFECCIÓN DEL DEPARTAMENTO DEL ATÁNTICO.
6.1. Generalidades del sector.
En Colombia el sector textil y de confecciones ha realizado grandes aportes desarrollo
económico del país; como fuente de empleo. Inicialmente se importaban las primas como
hilazas, posteriormente para inicios de 1950 se desarrollaron cultivos tecnificados y para
la ochenta se incorporó el sector textil con materiales sintéticos en la fabricación de
prendas de vestir. Finalmente aparece poco más artesanal con talleres con poca tecnología
las confecciones como una actividad familiar.
Se podría considerar a las Pymes de confección como empresas con función para
prestar maquila o un servicio de confección a sí mismas o empresas comercializadoras.
La importancia de las Pymes en el sector de confecciones en Colombia, es un generador
de empleo con un enorme impacto en la productividad de la empresa.
La Superintendencia de Sociedades efectuó un análisis del desempeño financiero de
518 empresas pertenecientes al sector textil por ingresos operacionales a partir de la
información reportada por las empresas que prepararon su contabilidad, con corte a 31 de
diciembre del 2018, de acuerdo con las normas internacionales de información financiera
(NIIF). Se incluyeron las empresas que reportaron información financiera a las diferentes
autoridades de supervisión, así: 200 empresas de Comercio al por mayor y al por menor
equivalentes al 38,6%, 201 empresas de confección de prendas de vestir equivalente al
38,8% y 117 de fabricación de productos textiles equivalente al 22,6%.
En el informe financiero del sector textil del 2018 (análisis de tendencia de los años
2016 a 2018), realizado con base en los estados financieros de las empresas a nivel
nacional, e información contable de activos totales, pasivos totales, patrimonio y
ganancias/pérdidas de empresas que tienen como Clasificación Industrial Internacional
Uniforme (CIIU) Rev. 4 A.C., pertenecientes a la sección C – Industrias Manufactureras,
División 13 y 14 correspondientes a Fabricación de productos textiles y Confección de
prendas de vestir respectivamente, así como Comercio al por mayor y al por menor,
Comercio al por mayor de productos textiles, productos confeccionados para uso
doméstico, Comercio al por mayor de prendas de vestir, Comercio al por menor de
52
productos textiles en establecimientos especializados y Comercio al por menor de prendas
de vestir y sus accesorios (incluye artículos de piel) en establecimientos especializados.
Para el año 2018, la industria manufacturera experimentó un crecimiento del 2,0%5
comparado con el año anterior, jalonado por el incremento de actividades económicas
(Figura 2).
Figura 2. Variación anual del PIB por grandes ramas de actividad económica 2017 / 2018 (enero-diciembre).
Fuente: DANE – Boletín Técnico. PIB a 28/02/2019.* P: provisional; Pr: preliminar Elaboración Grupo de Estudios Económicos y Financieros. Tomado de Informe desempeño financiero sector textil 2018.
Para el año 2018, la industria manufacturera experimentó un crecimiento del 2,0% (DANE
- Producto Interno Bruto (PIB) Históricos; Boletín Técnico IV Trimestre de 2018)
comparado con el año anterior, jalonado por el incremento de varias actividades
económicas exceptuando la fabricación de productos textiles en 0.2%, la cual incluye:
confección de prendas de vestir; curtido y recurtido de cueros; fabricación de calzado;
fabricación de artículos de viaje, maletas, bolsos de mano y artículos similares, y
fabricación de artículos de talabartería y guarnicionería; adobo y teñido de pieles (Figura
2).
53
6.2. Estructura Industrial y tecnológica
El Sistema de Moda nacional representa un sector heterogéneo por la gran variedad
de productos finales que es capaz de fabricar y está compuesto por el sector textil y
confecciones y el sector cuero, calzado y marroquinería, cada uno con varios eslabones
con interdependencia entre sí, los cuales se complementan con las actividades de
comercialización. La cadena sugerida por Inexmoda, -entidad colombiana que conecta a
los actores del Sistema Moda para transformar y fortalecer la industria, promoviendo su
crecimiento y desarrollo- parte de la manufactura de fibras e insumos primarios de la
industria de la moda, luego en una segunda etapa con la manufactura textil (hilatura y
tejeduría) e insumos para la confección, en la siguiente etapa se encuentra el Diseño Textil,
industrial y de moda, servicios especializados, acabados textiles y de confección y por
último se encuentra la Confección y manufactura de indumentaria.
De acuerdo al informe Informe de desempeño financiero del sector textil 2018 de
Supersociedades anteriormente mencionado, donde se analizaron las 518 empresas del
sector textil a nivel nacional que reportaron información financiera a las diferentes
autoridades de supervisión, el 36,61% se dedica al subsector de comercio al por mayor y
al por menor equivalente a 200 empresas; el 38,80% se dedica al subsector de confección
de prendas de vestir equivalente a 201 empresas y el 22,58% se dedican al subsector de
fabricación de productos textiles, equivalentes a 117 empresas.
A diferencia de la industria textil, la industria de confecciones tiende a ser más
intensiva en mano de obra y los requerimientos de capital son más bajos y opera con pocas
economías de escala. Se caracteriza además por un fraccionamiento de los procesos
productivos entre países y una baja constante de los precios por la entrada de nuevos
competidores, lo que ha llevado a desarrollar estrategias enfocadas a la diferenciación por
calidad, a la creación de una conciencia de marca a fin de influenciar los patrones de
demanda y atraer clientes de acuerdo con factores como la moda, el deseo de
diferenciación social y el nivel geográfico, la promoción de alianzas e integración vertical,
así como creación y consolidación de clústeres para varios productos e inversión en
tecnología y desarrollo de servicios adicionales para los clientes (Inexmoda, 2019).
54
El presente estudio se enfoca precisamente en el subsector de confección de prendas
de vestir y fabricación de otros productos textiles del departamento del Atlántico; de
acuerdo a la clasificación internacional uniforme se puede identificar este subsector en
primer lugar con la clase identificada con el nombre Confección de prendas de vestir,
excepto prendas de piel (CIIU 1410). Esta clase incluye la confección de todo tipo de ropa
(formal, informal, de trabajo y por confección de punto y ganchillo o por tejido plano)
elaborada con los diferentes materiales textiles mediante actividades de costura. En
segundo lugar, se encuentran los bienes clasificados en la categoría de “Otros artículos
textiles”, presentados en la Figura 3, adicionalmente se presentan las clases CIIU que
permiten definir un grupo de productos confeccionados diferentes a las prendas de vestir.
En esta clase se incluyen actividades relacionadas con la producción de artículos
confeccionados en cualquier material textil (incluso con tejidos de punto y ganchillo),
tales como frazadas, lencería para el hogar, artículos para acampar elaborados con material
textil (CIIU 1391)1741; tapetes y alfombras para pisos (CIIU 1393)1742, productos de
cordelería (cuerdas, cordones) y mallas (CIIU 1394-1743), y fabricación de otros artículos
textiles (CIIU 1399).
Figura 3. Clases CIIU en el proceso de producción textil - confección. Fuente: Lista de Códigos CIIU de Actividad según el Dane. (CIIU Rev. 4 A.C.). Elaboración propia.
La etapa de confección de prendas y elaboración de productos textiles agrupa un
conjunto de bienes clasificados de acuerdo con el tipo de fibra a partir de la cual se elabora
el producto; a continuación se presenta en la Figura 4, la cadena productiva para las
prendas de vestir de fibras sintéticas y artificiales, de lana y de pelo fino, de algodón y de
otras fibras, de acuerdo a la clasificación central de productos CPC, el cual constituye una
55
completa clasificación de productos que comprende bienes y servicios a nieval nacional e
internacional.
Figura 4. Cadena productiva de prendas de vestir Fuente: Dirección de estudios económicos Departamento de planeación nacional DNP. Tomado de Informe de Cadena de Textil-Confecciones Estructura, Comercio Internacional y Protección 2017.
Del mismo modo, a continuación se presenta en la Figura 5, la cadena productiva
para otras prendas de vestir: Ropa de trabajo, prendas para bebé, ropa para deporte y
accesorios para el vestuario; para este caso, la clasificación central de productos CPC, no
permite diferenciar el origen de las fibras para cada producto, es decir, que cada uno de
los productos contenidos en los eslabones de bienes finales pueden ser elaborados a partir
de fibras artificiales y sintéticas, de lana o de pelo fino, de algodón o de las demás fibras
textiles.
56
Figura 5. Cadena productiva de otras prendas de vestir Fuente: Dirección de estudios económicos Departamento de planeación nacional DNP. Tomado de Informe de Cadena de Textil-Confecciones Estructura, Comercio Internacional y Protección 2017.
Los productos elaborados en el eslabon final de la cadena productiva de la moda,
correspondientes al subsector de confección, se pueden clasificar de acuerdo al eslabón
procedente en la cadena productiva de acuerdo a la clasificación central de productos CPC
y se pueden apreciar en la Tabla 2.
57
Tabla 2. Bienes finales de la confección de prendas de vestir por eslabón de la cadena productiva de la moda según la CPC.
Fuente: Dirección de estudios económicos Departamento de planeación nacional DNP. Tomado de Informe de Cadena de Textil-Confecciones Estructura, Comercio Internacional y Protección 2017
En el conjunto de bienes finales del subsector confección, se identifica un primer
grupo de eslabones que contiene las prendas de vestir elaboradas con cualquier tipo de
fibra (Prendas de fibras sintéticas y artificiales; Prendas de lana y de pelo fino; Prendas de
algodón; Prendas de las demás materias textiles). Son productos pertenecientes a este
grupo las prendas exteriores, tales como los vestidos, pantalones, camisas, chaquetas; la
ropa interior, por ejemplo, medias, bragas, camisones, entre otras, elaboradas en tejido de
punto y ganchillo o en tejido plano, para mujeres, hombres, niñas y niños. El segundo
grupo de eslabones finales está compuesto por: Ropa de trabajo (overoles para el trabajo,
blusas para médicos, delantales); Prendas para bebé (conjuntos, vestidos); Ropa para
deporte (sudaderas, pantalonetas); y Accesorios para el vestuario (sombreros, pañuelos,
guantes, corbatas, etc). Finalmente, el tercer grupo de eslabones finales vincula otros
productos textiles incluso no confeccionados, en este grupo se encuentran: Lencería para
el hogar (cortinas, ropa de cama); Pasamanería (estandartes, adornos y tejidos angostos);
Alfombras, tapices y hamacas (tapetes y recubrimientos para pisos, hamacas); Cordelería
y mallas (cuerdas, cordones y mallas utilizadas por otras industrias); Empaques de
material textil (principalmente bolsas de tela, sacos de fique y lonas); Otros productos de
material textil (artículos para acampar, fieltros); Hilos para coser (hilos de algodón y de
fibras sintéticas y artificiales) y Telas (telas con acabado utilizadas como bien final). La
58
Tabla 2, presenta los eslabones creados para el conjunto de bienes finales y frente a cada
uno de éstos se presenta una breve descripción de los productos comunes que contiene.
Los eslabones que conforman esta última etapa de la cadena Textil-Confecciones
incluyen productos necesarios para agregar detalles de estética y funcionalidad a las
prendas y demás productos finales. Hacen parte de esta etapa los eslabones: Partes para
confección de prendas (por ejemplo, las copas para brasier, tirantes, ligas, etc.); Cintas y
etiquetas; los Acabados metálicos y plásticos (botones, broches, cierres, cremalleras);
Abrasivos (principalmente la piedra pómez que es utilizada para dar a los jeans un aspecto
de desgaste y decoloración) y Adhesivos.
En cuanto los métodos de fabricación empleados para la confección de prendas de
vestir, se requieren procesos principalmente manuales y mecánicos, no obstante también
se utilizan en algunos casos procesos químicos cuando se involucran algunos aditivos
preparados y materiales para adhesivos en los que hay presencia de materiales químicos,
principalmente en las actividades industriales de estampado de prendas de vestir y otros
artículos textiles.
En las empresas de confecciones del Atlántico, generalmente se utilizan las
siguientes maquinarias y secciones: Sección de corte, el cual puede ser manual o
computarizado y en el que se pueden encontrar software que son una importante
herramienta para el diseño de moldes o patrones: máquinas cortadoras o troqueles;
fileteadoras industriales y familiares; maquinas de coser industriales y familiares;
maquinas de puntada de seguridad; ribeteadora; empretinadora; maquinas de codo,
ojaladora: maquinas botonadoras, dobladilladora de puntada invisible; maquinaria para
lavandería, plancha y sección de empaque.
Las empresas de confección atlanticenses muestran un muy bajo uso de la sección
de corte computarizado, representado por el 0.6% de las empresas consultadas. El uso de
maquinas para lavandería está representado por sólo el 1.7%, evidenciándose la
contratación de outsourcing para estos procesos. El uso de máquinas familiares con un
4.0%, ha sido notablemente superado por el de máquinas de coser industriales, 8.6%. En
59
los resultados, también se observa que solo el 3.4% de las empresas utilizan software
especializados para la elaboración de patrones o moldes (Hernández & Mendoza, 2008).
En el estudio de Evaluación de la capacidad tecnológica de las pymes exportadoras
del subsector de confecciones en Barranquilla en un mercado globalizado, realizado por
Hernández, G. y Mendoza, L. (2008) se afirma que el 68.2% de las pymes de Barranquilla,
- capital del Atlántico, donde se concentra el mayor porcentaje de empresas del sector
confección atlanticense-, ha adquirido su maquinaria nueva y el 27.3% respondió que ha
adquirido maquinaria usada.
En cuanto a la antigüedad de la maquinaria, el 47.6% respondió que era entre 1 y 6
años; 19% de las PYMES señalan que la antigüedad de su maquinaria es de seis y diez
años; 19% afirma que su antigüedad es de mas de diez años y sólo el 9.5% de las PYMES
no responde.
Diferentes autores coinciden en que la inversión en tecnología del sector de
confección de prendas de vestir del departamento del Atlántico, es relativamente baja con
respecto a otros países e incluso otras regiones a nivel nacional:
Para Mercado et al (2011), en cuanto a la tecnología, la mayor brecha del sector de
confección Atlanticense con respecto al mismo sector en otros países se encuentra en el
factor inversión, más específicamente en la variable plan de inversión, ya que en el
exterior las empresas planifican y proyectan mayores niveles de inversión para proyectos
de investigación y desarrollo. La maquinaria por su parte presenta mayores niveles de
actividad a lo largo del año, lo cual los hace altamente productivos por su sistema de
manufacturas de grandes lotes de producción, mientras que las empresas del departamento
del Atlántico son más vulnerables a los factores externos en términos de seguridad y
garantías que ofrece el Gobierno.
El mismo autor, afirma que para los Sistemas de Información se observa
nuevamente la diferencia en la variable de plan de inversión, los empresarios del Atlántico
no presentan plan de inversión a mediano y largo plazo, dicho de otra forma, el enfoque
de los sistemas de información para las empresas del Atlántico no está dirigido hacia los
procesos.
60
Martínez (2002) en su estudio de competitividad del sector de las confecciones en
el departamento del Atlántico en el periodo 1990-2000, en tres frentes básicos como son:
tecnología, productividad y comercio exterior. Observó un bajo perfil tecnológico en el
sector, en donde muchas de las actividades del ciclo de producción se llevan a cabo
manualmente o a través de maquinaria convencional generando pérdida de competitividad
en el ámbito nacional e internacional. La evolución de los indicadores en el periodo que
estudió, aunque muestran una recuperación altamente favorable en términos de
competitividad para los últimos años, en general, no alcanzan el nivel de desempeño del
total nacional convirtiéndolo en un sector vulnerable a la competencia actual y a la entrada
de nuevos competidores.
Hernández y Mendoza (2008), afirman que un alto porcentaje de las PYMES de
confección Barranquilleras tiene acceso a Internet, principalmente con el tipo de conexión
a banda ancha. De igual manera, la mayoría de las empresas dispone de página Web,
donde la principal actividad comercial realizada es la atención al cliente. En los últimos
años las tecnologías emergentes en el campo de las telecomunicaciones e informática han
facilitado la integración de servicios de manera cada vez más novedosa para facilitar el
desarrollo de múltiples actividades en la empresa, tales como: comercio electrónico, banda
ancha, computación móvil, telefonía IP, entre otras. Estas tendencias tecnológicas sirven
de apoyo a la empresa para optimizar procesos y aumentar la productividad de sus
operaciones. Sin embargo, por otro lado existe un problema cultural por falta de
información y actitud empresarial sobre nuevas tecnologías y procesos de adaptación de
la mismas, lo cual se ve reflejado según el presente estudio, en un porcentaje considerable
(35%) de PYMES Barranquilleras que no disponen de pagina Web.
A las PYMES, por su tamaño, se les dificulta realizar actividades de investigación
y desarrollo o incorporar las tecnologías, sin asociarse o sin el apoyo de otras instituciones,
constituyéndose en una limitante para diversificar productos y mercados para afrontar la
competencia internacional y buscar economías de escala (Fábregas, 2013).
En estudios más recientes, se presentan leves avances del sector en inversión de
plataformas electrónicas y mayor incursión cuanto a comercio electrónico, como el caso
61
de ventas por catálogo, En 2018 esta modalidad movió $4,8 billones de pesos a nivel
nacional, representando un crecimiento del 4.85% frente al año anterior (Inexmoda, 2019).
6.3. Contexto comercial del sector
Rodríguez y Rodríguez (2019), afirman que, de cada diez empleos perdidos ocho los
pone la industria de la confección” y esto a razón que, en otros países, especialmente los
asiáticos, hay subsidios estatales para esa industria y la mano de obra es muy barata,
teniendo como resultado que la cartera de Comercio bajó el arancel de 30 % a 15 %,
generando una competencia en clara desventaja para la industria nacional.
Para el sector textil- confecciones en la actualidad los reportes de comercio exterior
que emite el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) que estima
que el valor de las exportaciones es cinco veces más alto que las importaciones,
equiparable con los valores de enero a septiembre del año 2019 cuyas compras totalizaron
1073 millones de dólares y las exportaciones de 212 millones de dólares. “La razón por
la cual se importa más de lo que se exporta, es porque en Colombia la industria de
confecciones no ha invertido lo necesario para ponerse a tono con las realidades
mundiales”, opina Jaime Alberto Cabal, presidente de la Federación Nacional de
Comerciantes (Fenalco). El ejecutivo apunta que un estudio del economista Hernando
José Gómez encontró que “la productividad de los trabajadores en la confección es una de
las más bajas del país, lo que hace que muchos terminen en la informalidad”.
De acuerdo a la encuesta de la industria manufacturera del DANE, durante el año 2018 la
producción aumento en 3,1% en Hilatura, tejeduría y acabado de productos textiles, y un
0,3% en confección de prendas de vestir.
El año 2018 representa un buen año de crecimiento económico para ese sector comparado
con la desaceleración ocurrida en el año 2017.
Tanto la producción como las ventas y las exportaciones muestran una evolución positiva
frente al año anterior, esto es, las ventas de Hilatura, tejeduría y acabado de productos
textiles se incrementaron en 2,9% mientras que para el año 2017 este índice fue negativo
en -9,2%, es decir que año a año se presentó un aumento del 12,1% (Figura 6).
62
Respecto de las ventas de Confección de prendas de vestir tuvieron un incremento del
1,5% frente al año 2017.
Figura 6. Índices de Venta de Producción de Hilatura, tejeduría y acabado de productos textiles y Confección de prendas de vestir.
Fuente: DANE, Encuesta Mensual manufacturera, Anexos, diciembre 2018. Elaborado por Grupo de Estudios Económicos y Financieros – Supersociedades. Tomado de Informe desempeño financiero sector
textil 2018.
En materia de comercio exterior, de acuerdo a las cifras publicadas por el DANE (teniendo
en cuenta su clasificación) las exportaciones del sector textil-confección percibieron un
crecimiento en todos los subsectores durante el último año. En Fabricación de productos
textiles desplegó una variación positiva de 1,1%, por otro lado se destaca el gran
crecimiento que obtuvo el sub sector de confección de prendas de vestir, este fue de 9,6%
(Figura. 7).
63
Figura 7. Exportaciones totales, según CIIU Rev. 4 Fuente: DANE, Exportaciones totales, según CIIU Rev. 4, al 4 de junio de 2019, datos en millones de
dorales FOB7. Elaborado por Grupo de Estudios Económicos y Financieros - Tomado de Informe desempeño financiero sector textil 2018.
Figura 8. Importaciones totales, según CIIU Rev. 4 Fuente: DANE, Importaciones totales, según CIIU Rev. 4, al 4 de junio de 2019, datos en millones de
dorales CIF. Elaborado por Grupo de Estudios Económicos y Financieros – Tomado de Informe desempeño financiero sector textil 2018.
Al igual que las exportaciones, también se resalta el crecimiento obtenido por las
importaciones durante el año 2018, el subsector de fabricación de productos textiles
(24,9%) mostró mayor crecimiento que el subsector de confección de prendas de vestir
64
(14,5%), es decir, incrementaron en $269 millones de dólares y $88 millones de dólares
CIF (Costo, seguro y flete) respectivamente (Figura. 8).
6.4. Aporte del sector a la economía departamental
Las Pymes de confecciones en el Departamento del Atlántico han evolucionado en
un mercado informal, logrando un importante crecimiento en los últimos años. Llegando
a destacarse a nivel nacional por su dinamismo comercial, pero que, desafortunadamente
no ha sido acompañado simultáneamente por un desarrollo estratégico empresarial, sino
más bien por la experiencia y la educación informal, por lo que carecen de desarrollo de
planes de acción que generen ventajas competitivas (Rodríguez y Rodríguez, 2019).
Según el informe de sector textil 2018 de la superintendencia de sociedades, el
comportamiento de las empresas del sector textil la región caribe, encabezada por el
departamento del atlántico, ocupa el 6% del total de empresas del sector textil a nivel
nacional (Figura 9).
Figura 9. Distribución de las empresas del sector textil por región año 2018 Fuente: Tomado de Informe desempeño financiero sector textil 2018, Supersociedades.
Referente a la participación en ingresos operacionales de las empresas analizadas,
en el año 2018 la región Caribe, liderada por el departamento del Atlántico, concentra el
65
3,4% del total de los ingresos a nivel nacional equivalentes a $720 mil millones de pesos
(Figura 10).
Figura 10. Distribución de los ingresos operacionales de empresas del sector textil por región 2018
Fuente: Tomado de Informe desempeño financiero sector textil 2018.
Figura 11. Estado de Situación Financiera empresas del sector textil por región– Miles de millones de pesos
Fuente: Tomado de Informe desempeño financiero sector textil 2018 Supersociedades.
En cuanto a la composición del Estado de Situación Financiera por región, la región
Caribe, liderada por el departamento del Atlántico, para el año 2018 registró activos por
66
valor de $820 mil millones de pesos, patrimonio de $830 mil millones de pesos y
patrimonio por $380 mil millones de pesos, (Figura. 11).
Figura 12. Rentabilidad por regiones de las empresas del sector textil Fuente: Tomado de Informe desempeño financiero sector textil 2018 Supersociedades.
En cuanto al índice de rentabilidad el año 2018, la región Caribe, liderada por el Atlántico,
registró un índice de rentabilidad del 3,9 (Margen neto de 2,1 medido como
[Ganancias/Pérdidas / Ingresos operacionales], ROE de 3,9 medido como
[Ganancias/Pérdidas / Patrimonio] y ROA de 1,8 medido como [Ganancias/Pérdidas
/Activo]). Dicho comportamiento, se presenta por la concentración de compañías
domiciliadas en dicha región que registraron crecimiento en utilidades netas, (Figura. 12).
6.5. Factores de competitividad
Para el desarrollo del sector de confecciones, el departamento del Atlántico cuenta
con grandes ventajas en materia de puertos, infraestructura vial, servicios públicos, entre
otros.
El Departamento actualmente cuenta con dos puertos públicos multipropósito, a
través de los cuales se moviliza la carga entra y sale del territorio aduanero nacional. Estos
puertos tienen acceso directo al mar y al río, lo que permite atender el mercado regional,
nacional e internacional, esto unido a una adecuada red vial y a un aeropuerto internacional
67
de pasajeros y de carga, que se constituye en una ventaja para el transporte multimodal a
costos altamente competitivos. Así mismo, se encuentran en construcción cerca de 450
hectáreas de parques industriales y zonas francas con todas las condiciones para el
establecimiento y radicación de nuevas empresas en el Departamento del Atlántico.
Para el departamento del Atlántico el sector de confecciones refleja falta de
competitividad, lo que demuestra el impacto de baja productividad por hora trabajada, el
Informe Nacional de Productividad 2015- 2016, menciona cuatro aspectos claves sobre el
mercado laboral colombiano y su productividad:
• Existe una estrecha relación positiva entre los niveles de formalidad y
productividad.
• La informalidad en Colombia varía de sector a sector.
• Existen grandes brechas de productividad intersectorial.
• Los sectores donde se concentra la mayor cantidad de fuerza laboral son los más
informales.
6.6. Contexto económico del sector
Según la Cámara de Comercio de Barranquilla y Fundesarrollo (2009), a nivel de
la región Caribe Colombiana, el sector de la confección es considerado como uno de los
que presenta mayor grado de diversificación, potencialidad y encadenamiento productivo
dentro de la industria manufacturera regional, lo cual exige para su desarrollo y
posicionamiento en la economía regional un continuo proceso de innovación y
transformación productiva. Igualmente, se indica que el sector de la industria de
confección en el Caribe colombiano se encuentra concentrado en Barranquilla y
Cartagena, zonas geográficas que reúnen aproximadamente el 90% de la actividad
manufacturera en la región.
68
6.7. Principales características financieras de las empresas en estudio
Dada la importancia del sector de las confecciones en el departamento del Atlántico
para la competitividad regional y nacional, por su alto impacto social, por ser un generador
de empleo y desarrollo, y por ser un sector estratégico; se hace necesario que las empresas
del sector se concentren en ser productivas, y para lograrlo, deben asumir la productividad
como un objetivo estratégico. En otras palabras, para que dichas empresas sean
productivas, es necesario que la utilización de los recursos humanos, materiales, de capital
y financieros en el proceso de producción, se haga de forma eficiente y eficaz.
Para la medición de la productividad del sector a través de un modelo econométrico
a partir de la función de Cobb-Douglass, se definieron como variables de la productividad
el nivel salarial del recurso humano y la inversión de capital, expresados en términos
monetarios para determinar la producción bruta. Así mismo, se tuvieron en cuenta
indicadores financieros como herramienta de diagnóstico, para conocer la salud financiera
de algunas de las empresas de la muestra, lo cual impacta en los costos, utilidades y por
ende, en los costos de capital en la que está involucrada la tecnología, lo que implica una
relación directa con la productividad.
Las fuentes de información utilizadas fueron lo anexos de la encuesta anual de
manufactura (DANE) y el portal de la superintendencia de sociedades SIREM; Al
consultar los datos financieros de las empresas de confección en el departamento del
atlántico, se seleccionaron las empresas que presentaron a través de la superintendencia
de sociedades SIREM, de forma consistente información completa a lo largo del tiempo
(2008-2018), por lo que los indicadores financieros fueron calculados únicamente para las
empresas que reportaron la información anual al menos 7 veces desde el año 2008 al 2018,
resultando en una selección de 14 ubicadas en la ciudad de Barranquilla.
A continuación, se presentan en la Tabla 3, el promedio de los activos fijos de las
empresas objeto de estudio reportados entre el 1995 hasta el 2018 al DANE y publicados
a través de la encuesta anual de manufactura, estos datos representan los bienes tangibles
e intangibles que no pueden convertirse en liquidez a corto plazo y que normalmente son
necesarios para el funcionamiento de la empresa y no se destinan a la venta:
69
Tabla 3. Activos fijos de empresas dedicadas a la confección en el departamento del Atlántico.
EMPRESAS NIT ACTIVOS COMERCIALIZADORA JOSE ESCAF Y CIA LTDA 800028337 $6.601.565
CONSORCIO ABUCHAIBE S.A. 800048373 $15.932.215
DISMODA INTERNATIONAL S A 800119677 $4.487.602
ALTAMODA LIMITADA 800185482 $6.899.203
VESTIMENTA S.A. 802001227 $2.167.207
PRIAMO LTDA 802002602 $1.073.021
CREACIONES IRUÑA Y CIA. LTDA. 802016645 $2.753.006
MTEX LIMITADA 802019440 $384.320
CONFECCIONES LORD S.A. 890101890 $29.137.312
CONFECCIONES EL INDUSTRIAL LTDA 890106665 $6.837.484
BARRANQUILLA INDUSTRIAL DE CONFECCIONES S.A. 890109707 $11.209.222
DISTRIBUIDORA MORAN LTDA. 890111895 $2.361.162
COMERCIALIZADORA POINTER 802011433 $26.097.930
INVERSIONES ARRAZOLA VILLAZON 802014042 $5.106.912
Fuente: Encuestas anuales de manufactura 2008-2018 (DANE). Cálculos propios.
Para el cáculo de indicadores financieros de liquidez, solvencia, rentabilidad y
analizar el comportamiento de los ingresos, pasivos a corto y largo plazo, pasivos
financieros, activos, utilidad del ejercicio y el patrimonio; se tuvo como fuente de
infromación, el Sistema de información y Reporte Empresarial de la superintendencia de
sociedades (SIREM), el cual tiene publicado datos financieros por empresa desde el año
2008 hasta 2018.
6.8. Indicadores de liquidez
Este índice relaciona los activos corrientes frente a los pasivos de la misma naturaleza.
Cuanto más alto sea el coeficiente, la empresa tendrá mayor posibilidad de efectuar sus
pagos a corto plazo.
70
Un análisis periódico de este indicador permite prevenir situaciones de iliquidez y
posteriormente problemas de insolvencia en las empresas. Aunque depende mucho del
sector y la actividad se considera un valor óptimo entre 1,5 y 2. Siendo muy preocupante
un valor de 1 o menos, es decir, un fondo de maniobra negativo. Cuando el indicador
de prueba ácida es alto (mayor a 1) o creciente indica generalmente que la compañía está
experimentando un sólido crecimiento, convirtiendo rápidamente las cuentas por cobrar
en efectivo y siendo capaz de pagar fácilmente sus obligaciones financieras.
Para efectos de estudio se analizó la liquidez de las organizaciones desde los índices
de la prueba ácida, el cual se define como un indicador que pretende verificar la capacidad
de las empresas para cancelar sus obligaciones corrientes sin depender de sus inventarios
y se calcula como el cociente del activo corriente y el pasivo corriente. El comportamiento
de este indicador se observa en la Tabla 4.
Tabla 4. Resultados de la Prueba Ácida. Índice De Liquidez 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
COMERCIALIZADORA JOSE ESCAF Y CIA LTDA
1,38 1,37 1,34 1,43 1,51 1,56 1,58 1,64 1,34 0,53
CONSORCIO ABUCHAIBE S.A.
3,76 1,08 1,20 1,27 3,78 2,67 1,4 1,36 1,72 1,40 1,22
DISMODA INTERNATIONAL S A
0,75 0,63 0,48 0,20 0,2 0,27 0,18
ALTAMODA LIMITADA 0,50 0,48 1,55 1,64 4,08 5,59 16,54 0,44 0,42 0,60 VESTIMENTA S.A. 1,01 0,52 0,81 0,35 0,4 PRIAMO LTDA 1,12 1,23 1,37 1,54 1,63 2,15 1,66 1,73 CREACIONES IRUÑA Y CIA. LTDA.
2,95 3,32 4,87 3,04 3,10 2,85 4,29 3,82 12,53 12
MTEX LIMITADA 1,65 0,24 4,42 4,93 0,88 0,8 CONFECCIONES LORD S.A.
0,80
0,50 0,25 0,26 0,2 0,2 0,2 0,2 0,17 0,22 0,16
CONFECCIONES EL INDUSTRIAL LTDA 0,47 0,58 0,81 0,99 0,56 0,64 2,77 1,68 0,56 0,6
BARRANQUILLA INDUSTRIAL DE CONFECCIONES S.A.
1,09 1,12 2,21 2,66 2,0 0,65 0,78 0,51 1,33 0,52
DISTRIBUIDORA MORAN LTDA.
1,27 2,01 1,28 1,39 1,80 1,58 1,71 1,78
COMERCIALIZADORA POINTER
0,54 0,63 0,46 0,16 0,90
INVERSIONES ARRAZOLA VILLAZON
1,13 1,19 1,24 1,37 1,37
Fuente: Superintendencia de Sociedades (SIREM). Cálculos propios.
71
La prueba ácida para los valores superiores a 1 nos indica que por cada peso que la
empresa debe en el corto plazo, cuenta con 1 o más pesos de respaldo, sin tener que
liquidar, vender o rematar sus inventarios. Una vez realizado el análisis a través del
indicador de liquidez “prueba ácida”, el siguiente grupo de empresas conformados por
Comercializadora José Escaf y Cia Ltda, Consorcio Abuchaibe S.A, Priamo Ltda,
Creaciones Irua y Cia Ltda, Distribuidora Morán Ltda e Inversiones Arrazola Villazón,
presentan un índice de liquidez superior a uno y por tanto arrojan una fortaleza en cuanto
a resultados de liquidez. Esto significa que poseen la suficiente liquidez para afrontar en
corto plazo sus obligaciones financieras sin depender de los inventarios, pero se observan
casos como el de la compañía Creaciones Irua y Cia Ltda, la cual presenta los valores más
altos en los índices de liquidez. En la tabla 5, se cataloga la liquidez como debilidad
cuando la prueba ácida resulta en un indicador igual o menor a 1, y como fortaleza cuando
el resultado de la prueba ácida es mayor a 1.
Tabla 5. Análisis de resultados de debilidad y fortaleza de las empresas en cuanto a liquidez
Índice De Liquidez 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 D F D F D F D F D F D F D F D F D F D F D F COMERCIALIZADORA JOSE ESCAF Y CIA LTDA
X X X X X X X X X X X
CONSORCIO ABUCHAIBE S.A.
X X X X X X X X X X X
DISMODA INTERNATIONAL S A
X X X X X X X X X X X
ALTAMODA LIMITADA X X X X X X X X X X X
VESTIMENTA S.A. X X X X X X X X X X X
PRIAMO LTDA X X X X X X X X X X X
CREACIONES IRUÑA Y CIA. LTDA.
X X X X X X X X X X X
MTEX LIMITADA X X X X X X X X X X X
CONFECCIONES LORD S.A. X X X X X X X X X X X
CONFECCIONES EL INDUSTRIAL LTDA
X X X X X X X X X X X
BARRANQUILLA INDUSTRIAL DE CONFECCIONES S.A.
X X X X X X X X X X X
DISTRIBUIDORA MORAN LTDA.
X X X X X X X X X X X
COMERCIALIZADORA POINTER
X X X X X X X X X X X
72
INVERSIONES ARRAZOLA VILLAZON
X X X X X X X X X X X
D: débil. F: fuerte. Fuente: Superintendencia de Sociedades (SIREM). Cálculos propios.
Respecto a las otras 8 empresas en estudio, cabe destacar que la evolución de estos
índices no es la mejor ya que se nota una tendencia de decrecimiento hasta el punto que
podemos llegar a decir que empresas como Dismoda International S.A, Cofecciones Lord
S.A. y Comercializadora Pointer presentan problemas de liquidez.
La Figura 13, muestra el comportamiento de la liquidez de las empresas mencionadas
anteriormente y se destaca el hecho que algunas presentan un indicador de liquidez muy
por debajo de uno. Por otro lado, se observa como la empresa Creaciones Irua y Cia Ltda.,
presenta excesos de liquidez, situación no tan conveniente para una empresa de carácter
industrial, la cual debe tener invertidos sus recursos financieros en el desarrollo de su
objeto social.
Figura 13. Comportamiento de la Liquidez en las Empresas Fuente: Superintendencia de Sociedades (SIREM). Cálculos propios.
Para profundizar en el estudio financiero de las empresas se procede a realizar análisis
vertical en el balance general de las compañías; el cual lleva a mostrar cuatro puntos
interesantes de las empresas como son:
a) La Estructura Operativa o de Activos
b) La Estructura Financiera
c) La Estructura de Pasivos
0,002,004,006,008,0010,0012,0014,0016,0018,00
20082009201020112012201320142015201620172018
INDICESDELIQUIDEZ
COMERCIALIZADORAJOSEESCAFYCIALTDA
CONSORCIOABUCHAIBES.A.
DISMODAINTERNATIONALSA
73
d) La Estructura de Patrimonio
6.9. Análisis vertical balance general
• La Estructura Operativa o de Activos:
El análisis de la estructura del activo indicará el grado de inmovilización de los
recursos que necesita la empresa, según sea el peso relativo de los dos grandes grupos,
fijo y circulante, y de la composición de éstos. En la Tabla 6, se observa la estructura de
los activos de las empresas en estudio. Los valores se refieren a la proporción de cada uno
de los activos divididos por el activo total y se expresan en porcentaje %:
Tabla 6. Estructura operativa o de activos
Año
Indicador Empresas*
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2008
A. Corr. 90% 67% 79% 0% 85% 94% 86% 100% 12% 0% 0% 0% 0% 0% A. No Corr. 10% 33% 21% 0% 15% 6% 14% 0% 88% 0% 0% 0% 0% 0%
T. Activos 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 0% 0% 0% 0%
2009
A. Corr. 92% 70% 78% 34% 76% 90% 88% 93% 6% 58% 83% 81% 0% 0% A. No Corr. 8% 30% 22% 66% 24% 10% 12% 7% 94% 42% 17% 19% 0% 0%
T. Activos 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 0%
2010
A. Corr. 96% 86% 77% 43% 93% 89% 91% 0% 4% 61% 87% 84% 0% 0% A. No Corr. 4% 14% 23% 57% 7% 11% 9% 0% 96% 39% 13% 16% 0% 0%
T. Activos 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 0% 0%
2011
A. Corr. 96% 79% 70% 54% 93% 90% 92% 92% 3% 69% 92% 86% 0% 0% A. No Corr. 4% 21% 30% 46% 7% 10% 8% 8% 97% 31% 8% 14% 0% 0%
T. Activos 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 0%
2012
A. Corr. 97% 79% 0% 40% 0% 93% 94% 92% 0% 61% 95% 89% 0% 0% A. No Corr. 3% 21% 0% 60% 0% 7% 6% 8% 0% 39% 5% 11% 0% 0%
T. Activos 100% 100% 0% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 0%
2013
A. Corr. 97% 80% 79% 19% 0% 93% 97% 100% 0% 63% 0% 88% 0% 0% A. No Corr. 3% 20% 21% 81% 0% 7% 3% 0% 0% 37% 0% 12% 0% 0%
T. Activos 100% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 0% 100% 0% 0%
2014
A. Corr. 96% 0% 67% 54% 0% 97% 98% 0% 0% 65% 100% 90% 83% 57% A. No Corr. 4% 0% 33% 46% 0% 3% 2% 0% 0% 35% 0% 10% 17% 43%
T. Activos 100% 0% 100% 100% 0% 100% 100% 0% 0% 100% 100% 100% 100% 100%
2015
A. Corr. 97% 71% 0% 39% 0% 100% 98% 0% 0% 60% 98% 92% 86% 52% A. No Corr. 3% 29% 0% 61% 0% 0% 2% 0% 0% 40% 2% 8% 14% 48%
T. Activos 100% 100% 0% 100% 0% 100% 100% 0% 0% 100% 100% 100% 100% 100%
2016
A. Corr. 89% 64% 0% 9% 0% 0% 98% 0% 2% 60% 98% 0% 72% 59% A. No Corr. 11% 36% 0% 91% 0% 0% 2% 0% 98% 40% 2% 0% 28% 41%
T. Activos 100% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 100%
2017
A. Corr. 83% 65% 0% 19% 0% 0% 0% 0% 3% 53% 89% 0% 77% 59% A. No Corr. 17% 35% 0% 81% 0% 0% 0% 0% 97% 47% 11% 0% 23% 41%
T. Activos 100% 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 100%
74
2018
A. Corr. 0% 71% 0% 28% 0% 0% 0% 0% 2% 0% 92% 0% 75% 59% A. No Corr. 0% 29% 0% 72% 0% 0% 0% 0% 98% 0% 8% 0% 25% 41%
T. Activos 0% 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 100%
A. Corr.: Activos corrientes.; A. No.Corr: Activos no corrientes.; T. Activos: Total activos. 1. COMERCIALIZADORA JOSE ESCAF Y CIA LTDA; 2. CONSORCIO ABUCHAIBE S.A.; 3. DISMODA INTERNATIONAL S.A.; 4. ALTAMODA LIMITADA; 5. VESTIMENTA S.A.; 6. PRIAMO LTDA.; 7. CREACIONES IRUÑA Y CIA. LTDA.; 8. MTEX LIMITADA; 9. CONFECCIONES LORD S.A.; 10. CONFECCIONES EL INDUSTRIAL LTDA.; 11. BARRANQUILLA INDUSTRIAL DE CONFECCIONES S.A.; 12. DISTRIBUIDORA MORAN LTDA.; 13. COMERCIALIZADORA POINTER; 14. INVERSIONES ARRAZOLA VILLAZON. Fuente: Superintendencia de Sociedades (SIREM). Cálculos del autor.
En la tabla anterior, se observa que sólo cuatro empresas: Confecciones Lord,
Confecciones el industrial, Altamoda y Consorcio Abuchaibe presentan un
comportamiento equilibrado entre los activos de corto plazo y los de propiedad, planta y
equipo. Mientras que el resto de empresas, es decir, 10 entidades presentan una relación
desequilibrada entre los activos corrientes y los no corrientes; lo que se puede catalogar
como una situación de carácter delicado, debido a que este tipo de empresas deben tener
una participación relevante en relación con los activos a corto plazo lo mismo que con los
de a largo plazo, ya que aquí se encuentran todos los activos que ayudan a la
transformación de las materias primas a productos terminados.
• Estructura Financiera: La Estructura Financiera demuestra el respaldo que han
tenido las inversiones que se realizaron en activos, este apoyo puede darse por la vía de
pasivos o de recursos propios. En la Tabla 7, se evidencian las diversas estructuras
financieras. Los valores en 0% indican que la empresa no hizo ningún reporte en ese
periodo a través del portal del SIREM.
Tabla 7. Estructura financiera de las empresas
Año
Indicador Empresas*
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2008
Pasivo 50,0% 9,7% 65,2% 0,0% 90,3% 83,4% 75,3% 25,9% 18,6% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Patrimonio 50,0% 90,3% 34,8% 0,0% 9,7% 16,6% 24,7% 74,1% 81,4% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
T. Pas+Pat 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
2009
Pasivo 43,8% 25,3% 77,0% 73,2% 82,0% 73,5% 62,3% 27,2% 17,7% 56,9% 67,1% 32,7% 0,0% 0,0%
Patrimonio 56,2% 74,7% 23,0% 26,8% 18,0% 26,5% 37,7% 72,8% 82,3% 43,1% 32,9% 67,3% 0,0% 0,0%
T. Pas+Pat 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 0,0%
201 0
Pasivo 55,9% 35,6% 81,2% 91,8% 85,9% 63,9% 57,2% 0,0% 20,1% 57,9% 69,2% 41,9% 0,0% 0,0%
Patrimonio 44,1% 64,4% 18,8% 8,2% 14,1% 36,1% 42,8% 0,0% 79,9% 42,1% 30,8% 58,1% 0,0% 0,0%
75
T. Pas+Pat 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 0,0%
2011
Pasivo 49,4% 36,6% 82,1% 81,2% 88,2% 56,3% 66,6% 20,8% 22,7% 58,1% 62,8% 49,0% 0,0% 0,0%
Patrimonio 50,6% 63,4% 17,9% 18,8% 11,8% 43,7% 33,4% 79,2% 77,3% 41,9% 37,2% 51,0% 0,0% 0,0%
T. Pas+Pat 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 0,0% 20
12
Pasivo 47,6% 12,2% 0,0% 77,2% 0,0% 54,7% 66,9% 18,6% 0,0% 56,4% 52,3% 43,2% 0,0% 0,0%
Patrimonio 52,4% 87,8% 0,0% 22,8% 0,0% 45,3% 33,1% 81,4% 0,0% 43,6% 47,7% 56,8% 0,0% 0,0%
T. Pas+Pat 100,0% 100,0% 0,0% 100,0% 0,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 0,0%
2013
Pasivo 48,4% 16,8% 84,3% 29,8% 0,0% 40,4% 69,7% 0,0% 0,0% 59,4% 0,0% 47,8% 0,0% 0,0%
Patrimonio 51,6% 83,2% 15,7% 70,2% 0,0% 59,6% 30,3% 100,0% 0,0% 40,6% 0,0% 52,2% 0,0% 0,0%
T. Pas+Pat 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 100,0% 0,0% 100,0% 0,0% 0,0%
2014
Pasivo 48,4% 16,8% 84,3% 29,8% 0,0% 40,4% 69,7% 0,0% 0,0% 59,4% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Patrimonio 51,6% 83,2% 15,7% 70,2% 0,0% 59,6% 30,3% 100,0% 0,0% 40,6% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
T. Pas+Pat 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 100,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
2015
Pasivo 48,4% 16,8% 84,3% 29,8% 0,0% 40,4% 69,7% 0,0% 0,0% 59,4% 0,0% 47,8% 49,7% 55,4%
Patrimonio 51,6% 83,2% 15,7% 70,2% 0,0% 59,6% 30,3% 100,0% 0,0% 40,6% 0,0% 52,2% 50,3% 44,6%
T. Pas+Pat 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 100,0% 0,0% 100,0% 100,0% 100,0%
2016
Pasivo 44,9% 38,9% 0,0% 58,7% 0,0% 0,0% 66,8% 0,0% 41,0% 51,7% 64,2% 0,0% 60,7% 62,6%
Patrimonio 55,1% 61,1% 0,0% 41,3% 0,0% 0,0% 33,2% 0,0% 59,0% 48,3% 35,8% 0,0% 39,3% 37,4%
T. Pas+Pat 100,0% 100,0% 0,0% 100,0% 0,0% 0,0% 100,0% 0,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 100,0% 100,0%
2017
Pasivo 49,5% 44,7% 0,0% 58,7% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 40,3% 42,8% 42,2% 0,0% 71,6% 58,3%
Patrimonio 50,5% 55,3% 0,0% 41,3% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 59,7% 57,2% 57,8% 0,0% 28,4% 41,7%
T. Pas+Pat 100,0% 100,0% 0,0% 100,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 100,0% 100,0% 100,0% 0,0% 100,0% 100,0%
2018
Pasivo 0,0% 45,8% 0,0% 56,6% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 64,0% 0,0% 60,3% 0,0% 54,8% 58,3%
Patrimonio 0,0% 54,2% 0,0% 43,4% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 36,0% 0,0% 39,7% 0,0% 45,2% 41,7%
T. Pas+Pat 0,0% 100,0% 0,0% 100,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 100,0% 0,0% 100,0% 0,0% 100,0% 100,0%
T. Activos: Pasivo + Patrimonio. 1. COMERCIALIZADORA JOSE ESCAF Y CIA LTDA; 2. CONSORCIO ABUCHAIBE S.A.; 3. DISMODA INTERNATIONAL S.A.; 4. ALTAMODA LIMITADA; 5. VESTIMENTA S.A.; 6. PRIAMO LTDA.; 7. CREACIONES IRUÑA Y CIA. LTDA.; 8. MTEX LIMITADA; 9. CONFECCIONES LORD S.A.; 10. CONFECCIONES EL INDUSTRIAL LTDA.; 11. BARRANQUILLA INDUSTRIAL DE CONFECCIONES S.A.; 12. DISTRIBUIDORA MORAN LTDA.; 13. COMERCIALIZADORA POINTER; 14. INVERSIONES ARRAZOLA VILLAZON. Fuente: Superintendencia de Sociedades (SIREM). Cálculos propios.
Sin lugar a dudas, se puede inferir que la estructura financiera de mayor solidez es la
de la empresa Confecciones Lord y el Consorcio Abuchaibe, mostrando un total equilibrio
en su estructura, igualmente, se evidencia en este mismo orden que la empresa,
Distribuidora Morán, Distribuidora Josè Escaf y Cia Ltda y Confecciones el Industrial
contrario a las demás compañías, presenta una estructura con altos niveles de
endeudamiento, lo cual quiere decir que las inversiones en activos fueron respaldadas en
mayor proporción con deudas que con recursos propios. También, se evidencian casos
críticos como los de la empresa Vestimenta S.A. con niveles de endeudamiento siete veces
con respecto a su patrimonio para el período en estudio.
Es importante destacar que, de las catorce empresas en estudio, ocho muestran un
comportamiento similar en su estructura financiera que tiende al financiamiento, es decir,
índices considerables de endeudamiento. Sin embargo, son compañías con una gran
76
trayectoria empresarial e industrial, que hacen aportes importantes a la economía regional,
nacional e incluso a la internacional.
• La Estructura de Pasivos: La Estructura de Pasivos señala como están
distribuidas las deudas de la empresa según su vencimiento que puede ser a corto y largo
plazo. En la Tabla 8, se expresa la estructura de pasivos de cada una de las empresas. Los
valores en 0% indican que la empresa no hizo ningún reporte en ese periodo a través del
portal del SIREM.
Tabla 8. Estructura de pasivos
Año
Indicador Empresas*
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
200
8
Pasivo Corrientes
100% 100% 59% 0% 44% 100% 38% 100% 51% 0% 0% 0% 0% 0%
Pasivo No Corrientes
0% 0% 41% 0% 56% 0% 62% 0% 49% 0% 0% 0% 0% 0%
Total Pasivo
100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 0% 0% 0% 0%
200
9
Pasivo Corrientes
100% 100% 56% 60% 54% 100% 38% 100% 52% 100% 100% 68% 0% 0%
Pasivo No Corrientes
0% 0% 44% 40% 46% 0% 62% 0% 48% 0% 0% 32% 0% 0%
Total Pasivo
100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 0%
201
0
Pasivo Corrientes
100% 100% 67% 57% 66% 100% 32% 0% 51% 79% 100% 90% 0% 0%
Pasivo No Corrientes
0% 0% 33% 43% 34% 0% 68% 0% 49% 21% 0% 10% 0% 0%
Total Pasivo
100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 0% 0%
2011
Pasivo Corrientes
100% 100% 59% 33% 87% 100% 44% 100% 39% 80% 45% 81% 0% 0%
Pasivo No Corrientes
0% 0% 41% 67% 13% 0% 56% 0% 61% 20% 55% 19% 0% 0%
Total Pasivo
100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 0%
201
2
Pasivo Corrientes
100% 100% 0% 30% 0% 100% 39% 100% 0% 54% 34% 86% 0% 0%
Pasivo No Corrientes
0% 0% 0% 70% 0% 0% 61% 0% 0% 46% 66% 14% 0% 0%
Total Pasivo
100% 100% 0% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 0%
201
3
Pasivo Corrientes
100% 100% 51% 16% 0% 100% 41% 100% 0% 100% 0% 80% 0% 0%
Pasivo No Corrientes
0% 0% 49% 84% 0% 0% 59% 0% 0% 0% 0% 20% 0% 0%
Total Pasivo
100% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 0% 100% 0% 0%
201
4
Pasivo Corrientes
100% 0% 60% 15% 0% 100% 28% 0% 0% 100% 66% 100% 78% 38%
Pasivo No Corrientes
0% 0% 40% 85% 0% 0% 72% 0% 0% 0% 34% 0% 22% 62%
Total Pasivo
100% 0% 100% 100% 0% 100% 100% 0% 0% 100% 100% 100% 100% 100%
201
5
Pasivo Corrientes
79% 100% 0% 4% 0% 100% 32% 0% 0% 21% 64% 100% 47% 39%
Pasivo No Corrientes
21% 0% 0% 96% 0% 0% 68% 0% 0% 79% 36% 0% 53% 61%
77
Total Pasivo
100% 100% 0% 100% 0% 100% 100% 0% 0% 100% 100% 100% 100% 100%
2016
Pasivo Corrientes
100% 58% 0% 34% 0% 0% 11% 0% 30% 29% 77% 0% 66% 46%
Pasivo No Corrientes
0% 42% 0% 66% 0% 0% 89% 0% 70% 71% 23% 0% 34% 54%
Total Pasivo
100% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 100%
2017
Pasivo Corrientes
100% 71% 0% 75% 0% 0% 0% 0% 31% 100% 60% 0% 62% 42%
Pasivo No Corrientes
0% 29% 0% 25% 0% 0% 0% 0% 69% 0% 40% 0% 38% 58%
Total Pasivo
100% 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 100%
201
8
Pasivo Corrientes
0% 83% 0% 83% 0% 0% 0% 0% 10% 0% 82% 0% 54% 42%
Pasivo No Corrientes
0% 17% 0% 17% 0% 0% 0% 0% 90% 0% 18% 0% 46% 58%
Total Pasivo
0% 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 100%
1. COMERCIALIZADORA JOSE ESCAF Y CIA LTDA; 2. CONSORCIO ABUCHAIBE S.A.; 3. DISMODA INTERNATIONAL S.A.; 4. ALTAMODA LIMITADA; 5. VESTIMENTA S.A.; 6. PRIAMO LTDA.; 7. CREACIONES IRUÑA Y CIA. LTDA.; 8. MTEX LIMITADA; 9. CONFECCIONES LORD S.A.; 10. CONFECCIONES EL INDUSTRIAL LTDA.; 11. BARRANQUILLA INDUSTRIAL DE CONFECCIONES S.A.; 12. DISTRIBUIDORA MORAN LTDA.; 13. COMERCIALIZADORA POINTER; 14. INVERSIONES ARRAZOLA VILLAZON. Fuente: Superintendencia de Sociedades (SIREM). Cálculos propios.
Se aprecia, como las estructuras de pasivos no le generan valor a las empresas, dado
que ellas poseen un mayor nivel de endeudamiento en el corto plazo, lo que es coherente
con los resultados obtenidos en el análisis de liquidez de las compañías.
• La Estructura del Patrimonio: La estructura del patrimonio en la Tabla 9,
muestra que las fuentes u orígenes de esos recursos pueden ser de dos tipos, uno que es el
aporte realizados por los accionistas y el otro es la generación de utilidades por parte de
la empresa.
Tabla 9. Estructura de Patrimonio
Año
Indicador Empresas*
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2008
Capital 45% 3% 42% 0% 48% 8% 44% 13% 100% 0% 0% 0% 0% 0%
Utilidades 55% 97% 58% 0% 52% 92% 56% 87% 0% 0% 0% 0% 0% 0% Total Patrimonio 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 0% 0% 0% 0%
200
9
Capital 60% 26% 100% 38% 45% 5% 100% 11% 100% 8% 11% 2% 0% 0%
Utilidades 40% 74% 0% 62% 55% 95% 0% 89% 0% 92% 89% 98% 0% 0% Total Patrimonio 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 0%
20 10 Capital 42% 30% 100% 44% 70% 3% 86% 0% 100% 5% 100% 2% 0% 0%
78
Utilidades 58% 70% 0% 56% 30% 97% 14% 0% 0% 95% 0% 98% 0% 0% Total Patrimonio 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 0% 0%
2011
Capital 27% 30% 99% 100% 70% 3% 100% 10% 100% 4% 24% 7% 0% 0%
Utilidades 73% 70% 1% 0% 30% 97% 0% 90% 0% 96% 76% 93% 0% 0% Total Patrimonio 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 0%
2012
Capital 26% 32% 0% 58% 0% 2% 100% 10% 0% 4% 4% 8% 0% 0%
Utilidades 74% 68% 0% 42% 0% 98% 0% 90% 0% 96% 96% 92% 0% 0% Total Patrimonio 100% 100% 0% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 0%
2013
Capital 20% 32% 100% 75% 0% 2% 100% 6% 0% 5% 0% 7% 0% 0% Utilidades 80% 68% 0% 25% 0% 98% 0% 94% 0% 95% 0% 93% 0% 0% Total Patrimonio 100% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 0% 100% 0% 0%
2014
Capital 22% 0% 100% 26% 0% 2% 100% 0% 0% 4% 100% 7% 58% 30%
Utilidades 78% 0% 0% 74% 0% 98% 0% 0% 0% 96% 0% 93% 42% 70% Total Patrimonio 100% 0% 100% 100% 0% 100% 100% 0% 0% 100% 100% 100% 100% 100%
201
5
Capital 20% 100% 0% 23% 0% 2% 100% 0% 0% 4% 100% 7% 55% 34%
Utilidades 80% 0% 0% 77% 0% 98% 0% 0% 0% 96% 0% 93% 45% 66% Total Patrimonio 100% 100% 0% 100% 0% 100% 100% 0% 0% 100% 100% 100% 100% 100%
2016
Capital 14% 3% 0% 8% 0% 0% 81% 0% 7% 3% 4% 0% 50% 24%
Utilidades 86% 97% 0% 92% 0% 0% 19% 0% 93% 97% 96% 0% 50% 76% Total Patrimonio 100% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 100%
201
7
Capital 23% 3% 0% 7% 0% 0% 0% 0% 7% 3% 2% 0% 47% 21%
Utilidades 77% 97% 0% 93% 0% 0% 0% 0% 93% 97% 98% 0% 53% 79% Total Patrimonio 100% 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 100%
201
8
Capital 0% 3% 0% 6% 0% 0% 0% 0% 7% 0% 2% 0% 44% 21%
Utilidades 0% 97% 0% 94% 0% 0% 0% 0% 93% 0% 98% 0% 56% 79% Total Patrimonio 0% 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 100%
1. COMERCIALIZADORA JOSE ESCAF Y CIA LTDA; 2. CONSORCIO ABUCHAIBE S.A.; 3. DISMODA INTERNATIONAL S.A.; 4. ALTAMODA LIMITADA; 5. VESTIMENTA S.A.; 6. PRIAMO LTDA.; 7. CREACIONES IRUÑA Y CIA. LTDA.; 8. MTEX LIMITADA; 9. CONFECCIONES LORD S.A.; 10. CONFECCIONES EL INDUSTRIAL LTDA.; 11. BARRANQUILLA INDUSTRIAL DE CONFECCIONES S.A.; 12. DISTRIBUIDORA MORAN LTDA.; 13. COMERCIALIZADORA POINTER; 14. INVERSIONES ARRAZOLA VILLAZON. Fuente: Superintendencia de Sociedades (SIREM). Cálculos propios.
Se observa que las estructuras de patrimonio de solo dos organizaciones en estudio
representan un mayor valor en las utilidades generadas por la actividad económica
respecto a los aportes de los accionistas; estas características las presentan las empresas
Consorcio Abuchaibe, Confecciones el Industrial, y Priamo Ltda., mientras que las demás
compañías muestran una estructura de capital representada en un mayor porcentaje por el
capital de la empresa en relación a las utilidades obtenidas por el ente económico. Esto
79
indica que estas compañías están generando bajos niveles de utilidad en el período de
estudio, situación compleja debido a que las utilidades son la razón de ser de las empresas.
Para efectos de profundización en el estudio, se procede a realizar el análisis de las
empresas en mención, mediante los indicadores financieros de gestión, En la figura 14, se
puede apreciar el comportamiento de la utilidad de ejercicio desde el año 2008 hasta el
2018:
Figura 14. Comportamiento de la utilidad de ejercicio periodo 2008-2018 Fuente: Superintendencia de Sociedades (SIREM). Cálculos propios.
El objetivo principal de los estados financieros presentados en esta investigación, es
lograr una comprensión de las variables para diagnosticar las situación económica de cada
una de las 14 empresas, y simultáneamente, evaluar el soporte financiero en el corto,
mediano o largo plazo, si las operaciones financieras al producir resultados positivos la
empresa cuente con más de un peso de soporte, sin tener que liquidar, vender o rematar
sus activos, y por tanto, contar con salud financiera como respaldo para invertir en
tecnología o incentivar a su fuerza laboral para incrementar la productividad. Si, por el
contrario, se producen pérdida; se deben evaluar las fallas para aplicar los correctivos
necesarios.
Así mismo, a partir de los estados financieros anuales de cada una de las empresas
objeto de estudio, publicados en el SIREM, se obtuvieron las tres variables del modelo de
productividad:
80
1. La variable dependiente, expresada como la Producción Bruta obtenida del
juego del valor de los inventarios
2. Las variables independientes expresadas una como la Remuneración de los
Asalariados compuesta por los valores de los sueldos y salarios causados y por los
valores de las prestaciones sociales y la otra variable Stock de capital que
corresponde a las inversiones realizadas en activos fijos destinados a la producción
(rubros de propiedad planta y equipo e Inversiones).
81
7. METODOLOGÍA
7.1. Tipo de Investigación
La investigación se basa en el análisis de indicadores y variables numéricas con el fin
de hacer inferencia sobre los factores que determinan la productividad en el sector en
estudio. Se enmarca en el paradigma positivista con un enfoque predominantemente
cuantitativo a través de análisis de datos secundarios.
Se define como un análisis descriptivo, ya que busca a través de procesos científicos
y con la aplicación de técnicas matemáticas y estadísticas ya probadas, estudiar las
características económicas del sector estudiado. Por otro lado, debido a que analiza los
datos buscando la relación entre ellos y su impacto en la interpretación de la productividad
como indicador en estudio se puede inferir que su alcance es correlacional-explicativo.
7.2. Método de Investigación
La investigación se desarrolló bajo un diseño no experimental sin manipulación o
alteración de los datos utilizados para el análisis, mismos que fueron obtenidos de los
registros de las empresas que conforman la muestra estudiada durante la ventana de
observación.
7.3. Medición de la productividad de las medianas empresas del sector de confecciones de Barranquilla período 1995-2018
Para el desarrollo de este capítulo se procede a la medición de la productividad en
las empresas del sector de confecciones en el departamento del Atlántico para el periodo
comprendido entre los años 1995 y 2018. Para tal fin se utiliza como indicador la
productividad total de los factores (PTF).
En este sentido, inicialmente se explica la teoría y metodología que sustenta la
medición de la PTF, a continuación, se esbozan aspectos relacionados con la función de
producción Cobb-Douglas, la cual se utiliza como base para determinar el impacto de los
factores trabajo y capital en los niveles de productividad de las empresas bajo estudio.
Finalmente, se cuantifica la productividad con las cifras arrojadas por el modelo y
se formulan las conclusiones del caso.
82
7.4. Metodología para la medición de la productividad
La metodología a utilizar para la medición de la productividad es la sugerida por Lora
(1994) en su libro Técnicas de medición económica, donde plantea que la relación entre
el capital y el producto es constante, en lugar de suponer las tasas de depreciación sin
fundamento teórico ni empírico alguno. En otras palabras, para el mencionado autor, el
crecimiento tanto del capital como del producto, tienden a ser iguales en el largo plazo
(Lora, 1994). Lo anterior se puede expresar en la siguiente ecuación:
∆ K/K = ∆PBN/PBN (Ecuación 1)
Donde:
K = Stock de Capital (Inversión Bruta)
PBN = Producción Bruta Nacional
Macroeconómicamente hablando, la variación del Capital (∆K) es igual a la Inversión
Neta de Capital Fijo (IN), en consecuencia:
IN/K = ∆PBN/PBN O sea, IN = K [∆PBN/PBN]. (Ecuación 2).
El valor de K del primer período (año 1995) es correspondiente a los valores de las
cuentas propiedad planta y equipo más inversiones que aparecen en el SIREM (1995).
El stock de capital de los años subsiguientes, se calculan incrementando la inversión
bruta del año siguiente al valor del stock de capital del año anterior. En otras palabras:
K1 = K0 + IN1 (Ecuación 3)
∆PTF = ∆PB – (a∆L + b∆K) (Ecuación 4)
Donde:
∆PTF: Tasa de Crecimiento Anual de Todos los factores
∆PB: es Crecimiento anual de la Producción Bruta
∆L: Tasa de crecimiento anual del Trabajo
∆K: Tasa de crecimiento anual del Capital
a: Participación del trabajo en la generación de la Producción Bruta
b: Participación del capital en la generación de la Producción Bruta
83
A nivel agregado, la medida utilizada es la productividad total de los factores (PTF)
esta se fundamenta en la teoría económica de la producción, así mismo, la tasa de
crecimiento de la productividad total de los factores se define como la diferencia entre la
tasa de crecimiento real del producto y la tasa de crecimiento de los factores expresada en
la ecuación 4. Los montos de los factores correspondientes a la Participación del trabajo
y la Participación del capital en la producción bruta se calculan mediante un modelo
econométrico estructurado con base a la mencionada función de producción de Cobb-
Douglass..
Según la ecuación 4, el crecimiento del producto industrial se puede explicar por la
mayor acumulación de factores productivos como capital y trabajo, o a la mayor
productividad con la que se empleen estos factores.
• Función De Producción Cobb-Douglas
Según Gujarati (2010), la función de producción Cobb-Douglas se expresa como:
𝑌 = A ∗ 𝐿! ∗ 𝐾" (Ecuación 5)
Donde:
Y= Producción: Producción bruta
L = Insumo Trabajo (Remuneración de asalariados)
K = Insumo Capital (Inversión Bruta)
A = Factor de escala o parámetro de eficiencia, que refleja el nivel de tecnología.
α =Participación del trabajo en la generación de la producción bruta
β = Participación del capital en la generación de la producción bruta
A, α y β son constantes paramétricas (0<α < β)
Continúa diciendo Gujarati (2010) que la anterior ecuación puede ser trasformada en
un modelo lineal en el que aplicando logaritmo neperiano a ambos miembros de la misma,
así:
𝑙𝑛𝑌 = 𝑙𝑛𝐴 + a𝑙𝑛𝐿 + β ln𝐾 + 𝑢
Donde:
84
𝑙𝑛𝐴 =Factor de escala o parámetro de eficiencia, que refleja el nivel de tecnología.
Los parámetros a𝑦β, se calculan a partir del proceso econométrico a partir de la
función de producción de Cobb-Douglass en la que resaltan tres de las propiedades:
1) a se define como la elasticidad parcial de la producción referida al trabajo, en el
sentido de que permite cuantificar porcentualmente la variación en la producción
generada por una variación del insumo del trabajo, permaneciendo sin cambios el
insumo capital;
2) Similarmente, β constituye la elasticidad parcial del insumo producción con relación
al insumo capital, manteniéndose constante el insumo trabajo;
3) La suma del coeficiente de Participación del trabajo en la generación de la producción
bruta (a)y del coeficiente de Participación del capital en la generación de la
producción bruta (β) suministra información sobre los rendimientos a escala, o sea,
cómo responde la producción de cara a variaciones proporcionales de los insumos. Es
decir, hay rendimientos constantes a escala cuando la suma es igual a uno (1),
rendimientos crecientes a escala cuando es superior a uno (1) y rendimientos
decrecientes a escala cuando es inferior a uno (1).
• Del Modelo
De acuerdo a lo anteriormente expuesto, El siguiente es el modelo econométrico,
propuesto con la estructura:
𝑙𝑛𝑌 = 𝑙𝑛𝐴 + a𝑙𝑛𝐿 + β ln𝐾 + 𝑢 (Ecuación 6)
Donde:
Ln Y= Ln de la Producción Bruta de las empresas estudiadas
Ln A = Intercepto.
Ln 𝐿 = Ln del La Remuneración de los Asalariados de las empresas estudiadas.
Ln 𝐾= Ln de la Inversión Bruta
𝑢 = Término aleatorio de error o perturbación estocástica
85
Teniendo en cuenta lo anterior, en el presente estudio se plantea un modelo
econométrico para calcular los parámetros de la función de producción de Cobb-Douglass
a𝑦β, o participación de trabajo y capital respectivamente, en la generación de la
producción bruta, los cuales son necesarios para medir la tasa de crecimiento de la
productividad total ∆PTF y por esa vía, generar un análisis que permita presentar las
conclusiones que dan lugar el ejercicio econométrico.
7.5. Población y tamaño de muestra
La selección de la muestra estuvo determinada por la información disponible en una
ventana de observación (1995 – 2018), de empresas del sector confección de la ciudad de
Barranquilla que contaban con información total de la inversión, capital de trabajo,
producción bruta y remuneración de asalariados y disponibilidad de sus estados
financieros en las fuentes de información utilizadas, Superintendencia de Sociedades
(SIREM) de Colombia y estadísticas oficiales de Colombia, DANE.
Ya que la gran mayoría de empresas del sector (población), no tienen un reporte
constante a estas dos entidades, se seleccionaron 14 empresas que tenían disponibilidad
de datos y permitieran el acceso a la información requerida.
Las condiciones de disponibilidad y acceso a la información fueron restricciones que
determinaron la selección de la muestra, y aunque se trató de mantener el carácter de
aleatoriedad e independencia en la selección de las unidades, finalmente prevaleció un
esquema de muestreo intencional-condicionado, que, aunque garantiza la obtención de
resultados válidos, puede condicionar la representatividad de los mismos en la población.
7.6. De los datos
La Producción Bruta (anual): El valor de la producción bruta es igual al “Valor
de todos los productos manufacturados por el establecimiento” más, los “Ingresos por
subcontratación industrial realizados para otros”, más el “Valor de las existencias de los
productos en proceso de fabricación al iniciar el año”, menos el “Valor de los productos
86
en proceso de fabricación al finalizar el año”, más el valor de otros ingresos operacionales,
tales como los generados por el alquiler de bienes producidos y la instalación,
mantenimiento y reparación de productos fabricados por el establecimiento. Estas
variables se explican a continuación, tomando como referencia las definiciones aportadas
por el DANE, en su informe de metodología de la Encuesta anual de manufactura1:
• Valor de los productos y subproductos manufacturados en el año: corresponde al
valor de todos los productos, manufacturados por el establecimiento destinados a la
venta, hayan sido estos vendidos o hayan pasado a formar parte del inventario. Incluye
los productos intermedios que se transfieren de un establecimiento a otro de la misma
empresa y los desechos que resulten de la manufactura y se destinen a la venta, hayan
sido estos vendidos o hayan pasado a formar parte del inventario, valorados a precio de
venta en fábrica.
• Ingresos por subcontratación industrial: hace referencia al valor recibido de
terceros tanto industriales como no industriales por trabajos de carácter industrial
(manufactura de productos) en donde se hayan consumido materias primas, materiales o
empaques suministrados por dichos terceros
• Valor recibido por la instalación, reparación y mantenimiento de los productos
elaborados por el establecimiento: corresponde a los ingresos percibidos por la
instalación, mantenimiento y la reparación de productos fabricados por el
establecimiento.
• Alquiler de bienes producidos: comprende los ingresos generados por el alquiler
de los productos fabricados por el establecimiento, cuando estos no están destinados para
la venta.
1 Tomado de: Metodología Encuesta anual manufacturera, DANE, Colección de documentos- Actualización 2009 Núm. 53: https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/fichas/EAM.pdf
87
• Existencias de productos en proceso de fabricación al iniciar y al finalizar el año,
valoradas al costo de producción.
Los valores anteriormente reseñados se obtienen de los estados financieros anuales
de cada una de las empresas objeto de estudio publicados en el SIREM. Además, son
actualizados de acuerdo al Índice de Precios al Productor. En la Tabla 10, se muestra el
valor total de la producción bruta de las empresas en estudio.
Tabla 10. Producción bruta de las empresas medianas del sector de confecciones de la ciudad de barranquilla 1995-2018 (ajustada a IPP; datos expresados en millones
de pesos).
Año Producción Bruta de las Empresas
1995 3.136.344,1 1996 3.602.201,0 1997 4.342.098,1 1998 4.083.373,4 1999 4.025.475,6 2000 13.215.196,8 2001 5.122.665,8 2002 10.761.062,5 2003 10.956.155,2 2004 12.558.800,1 2005 16.486.919,2 2006 15.370.088,6 2007 12.894.035,6 2008 20.046.933,6 2009 18.175.396,4 2010 16.185.719,2 2011 17.531.266,9 2012 14.838.695,8 2013 19.344.706,4 2014 31.606.069,4 2015 37.970.245,5 2016 38.182.161,8 2017 37.568.707,5 2018 30.654.833,9
Fuente: Superintendencia de Sociedades (SIREM). Cálculos propios.
La Remuneración de los Asalariados: está compuesta por los valores de los sueldos
y salarios causados y por los valores de las prestaciones sociales causadas, de conformidad
con el Código Sustantivo de Trabajo (CST).
88
En los estados financieros anuales de cada una de las empresas objeto de estudio
publicados en el SIREM, no aparecen los rubros correspondientes a “Sueldos y salarios
causados” ni “Prestaciones sociales causadas”. Pero la Encuesta Anual Manufacturera
arroja los valores correspondientes a “Producción Bruta”, “Sueldos y salarios causados”
y “Prestaciones sociales causadas” de las empresas nacionales del sector manufactura.
Para efectos de este estudio se procede a calcular la Remuneración de los Asalariados
de las medianas empresas del Sector de confecciones de Barranquilla aplicando la
siguiente fórmula:
RAE= (SYSCN + PSCN) * (PBE)/(PBN).
Donde:
RAE= Remuneración (anual) de los asalariados de las empresas estudiadas.
SYSCN= Sueldos y salarios (anuales) causados de empresas a nivel nacional
PSCN= Prestaciones sociales (anuales) causadas de empresas a nivel nacional
PBE= Producción Bruta de las empresas estudiadas
PBN= Producción Bruta de empresas a nivel nacional en el año (Dato extraído de la
Encuesta anual de manufactura, DANE)
Una vez realizados los cómputos se obtienen los resultados que muestran en la Tabla 11:
Tabla 11. Remuneración de los asalariados de las empresas medianas del sector confecciones de la ciudad de Barranquilla 1995-2018. (ajustada a IPP; datos
expresados en millones de pesos).
Año Remuneración de Asalariados de Empresas 1995 $ 420.365 1996 $ 476.756 1997 $ 574.035 1998 $ 527.383 1999 $ 537.642 2000 $ 1.472.412 2001 $ 539.931 2002 $ 1.091.495 2003 $ 1.000.095 2004 $ 1.059.698 2005 $ 1.370.397 2006 $ 1.192.783 2007 $ 1.010.386
89
2008 $ 1.632.570 2009 $ 1.624.731 2010 $ 1.390.993 2011 $ 1.311.840 2012 $ 1.136.198 2013 $ 1.511.548 2014 $ 2.390.438 2015 $ 2.832.040 2016 $ 2.941.618 2017 $ 3.035.560 2018 $ 2.429.132
Fuente: Superintendencia de Sociedades (SIREM). Cálculos propios.
Stock de capital: Corresponden a las inversiones realizadas en activos fijos
destinados a la producción de los bienes o servicios de las empresas en una unidad de
tiempo. Corresponde a los rubros de Propiedad Planta y Equipo e Inversiones.
Para efectos del desarrollo de la investigación, se considera que el valor de K del primer
periodo (1.995) es correspondiente a los valores de la cuenta de Propiedad Planta y Equipo
más las Inversiones que aparecen en el SIREM. Para calcular el stock de capital de los
años subsiguientes de las empresas en estudio se procede a incrementar la inversión bruta
del año siguiente al valor del stock de capital del año anterior, de conformidad con la
ecuación número cinco; en otras palabras:
K1 = K0 + IN1 (Ecuación 7)
Donde:
K1: Stock de Capital del año siguiente.
K0: Stock de Capital del año anterior.
IN1: La Inversión Neta del año Siguiente.
Una vez realizados los cálculos se obtienen los resultados que aparecen en la tabla
12:
Tabla 12. Stock de capital de las empresas medianas del sector de confecciones de la ciudad de Barranquilla 1995-2018. (ajustada a IPP; datos expresados en
millones).
Año Stock de Capital de Empresas
1995 $ 10.001.844 1996 $ 9.527.039 1997 $ 8.735.332
90
1998 $ 9.480.825 1999 $ 8.972.041 2000 $ 14.831.787 2001 $ 14.553.055 2002 $ 16.455.907 2003 $ 16.108.913 2004 $ 17.128.147 2005 $ 19.512.357 2006 $ 19.965.744 2007 $ 20.650.029 2008 $ 19.176.496 2009 $ 19.858.116 2010 $ 15.768.100 2011 $ 15.374.526 2012 $ 15.819.234 2013 $ 15.992.825 2014 $ 15.890.802 2015 $ 16.349.563 2016 $ 16.971.714 2017 $ 16.863.446 2018 $ 16.627.358
Fuente: Superintendencia de Sociedades (SIREM). Cálculos propios.
91
8. ANÁLISIS DE RESULTADOS
8.1. Modelación econométrica: Regresión del modelo
A partir del análisis del modelo econométrico descrito en el capítulo anterior, se puede
medir la productividad para la muestra de empresas que representan el sector confección
del departamento del Atlántico, con los datos de las tablas anteriores referentes a la
Producción Bruta, la cual es la variable dependiente, La Remuneración a los Asalariados
y el Stock de Capital, variable calculada con la aplicación de la metodología desarrollada
por Lora tal como se propuso inicialmente, se procede a aplicar el logaritmo neperiano a
cada una de las variables en mención, obteniendo los resultados que se muestran en la
tabla 13.
Tabla 13. Logaritmo de las variables producción bruta, remuneración a los asalariados y el stock de capital
Y X1 X2 AÑO LNE- PBE LNE- RAE LNE- SCE 1995 15,0 12,9 16,1 1996 15,1 13,1 16,1 1997 15,3 13,3 16,0 1998 15,2 13,2 16,1 1999 15,2 13,2 16,0 2000 16,4 14,2 16,5 2001 15,4 13,2 16,5 2002 16,2 13,9 16,6 2003 16,2 13,8 16,6 2004 16,3 13,9 16,7 2005 16,6 14,1 16,8 2006 16,5 14,0 16,8 2007 16,4 13,8 16,8 2008 16,8 14,3 16,8 2009 16,7 14,3 16,8 2010 16,6 14,1 16,6 2011 16,7 14,1 16,5 2012 16,5 13,9 16,6 2013 16,8 14,2 16,6 2014 17,3 14,7 16,6 2015 17,5 14,9 16,6 2016 17,5 14,9 16,6 2017 17,4 14,9 16,6 2018 17,2 14,7 16,6
Fuente: Superintendencia de Sociedades SIREM y cálculos propios.
92
Basado en los resultados se procede a efectuar regresión a través de Mínimos
Cuadrados Ordinarios (MCO). Los datos resultantes se detallan en la Tabla 14.
Tabla 14. Resumen del modelo (c) Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación múltiple 0,993 Coeficiente de determinación R2 0,987 R2 ajustado 0,986 Error típico 0,091 Observaciones 24
Se observa en la tabla 14 que el R2 ajustado ascendió a 0,98; lo cual quiere decir
que la dinámica del Ln(PBE)2 esta explicada en un noventa y ocho punto 6 (98,6%)
aproximadamente por el modelo formulado.
Tabla 15. Coeficientes del modelo (a)
Modelo
Coeficientes no estandarizados
t Sig. B
Error estánda
r (Constante) -7,4784 1,3084 -5,7156 ,000 LN_REMU_ASALARIADOS 1,1465 0,0449 25,5141 ,000 LN_INVERSION_BRUTA_EMPR 0,4728 0,1013 4,6669 ,000
a. Variable dependiente: LN_PROD_BRUT_EMPRE
Se aprecia en la Tabla 15, que el coeficiente la variable Ln (Remuneración de los
Asalariados), muestra un valor que asciende a 1,146. Esto significa que por cada variación
del uno por ciento (1%) en el insumo trabajo se produce una variación de uno coma ciento
cuarenta y seis por ciento (1,146%) en la Producción Bruta de las empresas estudiadas,
manteniéndose constante el insumo capital.
Asimismo, se evidencia que el coeficiente de Ln (Stock de Capital), ascendió a 0,472;
por lo tanto, se puede afirmar que con una variación del uno por ciento (1%) en el insumo
2 Ln(PBE): Logaritmo de las Empresas en Estudio.
93
capital (ln Stock de Capital) se producirá una variación del cero coma cuatro setenta y dos
por ciento (0,472%) en la variable dependiente (Ln de Producción Bruta).
Desde la perspectiva de la estadística particular y global de los coeficientes
anteriormente reseñados serán analizados mediante las pruebas “t” y “F”,
respectivamente, se evalúan los coeficientes de regresión del mmodelo de forma
individual, donde los valores del estadístico “t” para cada coeficiente son los siguientes:
1) Para la remuneración de los asalariados es de 21,51. Así, comprobamos que el personal
ocupado es una variable individualmente significativa (P<0,001); 2) Similarmente se
observa que para el Ln de Stock de Capital el valor de “t” es 4,66. Lo cual indica que es
una variable individualmente significativa (P<0,001), (Ver Tabla 16):
Tabla 16. Anova del modelo (a) Modelo Suma de
cuadrados Gl Media
cuadrática F Sig.
Regresión 14,0004 2 7,0002 838,17 0 Residuo 0,1753 21 0,0083 Total 14,175 23 a. Variable dependiente: LN_PROD_BRUT_EMPRE b. Predictores: (Constante): LN_INVERSION_BRUTA_EMPR,LN_REMU_ASALARIADOS
Por otra parte, se utiliza la prueba de multicolinealidad para evidenciar otro posible
error en la modelación econométrica cuando existe una relación lineal entre las variables,
utilizando la prueba de asociación global del modelo (prueba F), que se registra en la tabla
14, se evidencia de manera clara, que las dos variables independientes explican el
comportamiento de la Producción Bruta, por cuanto F asciende a 838,17 y la probabilidad
de error estadístico es prácticamente inexistente (P<0,001).
8.2. Matriz de correlación
En la Tabla 17, se presenta la matriz de correlación, útil para analizar los factores
implicados en el resultado de la producción bruta. Contiene los coeficientes de correlación
entre los pares de las variables:
Tabla 17. Matriz de correlación de Pearson de los componentes del modelo Producción
Bruta Remuneración a Asalariados
Inversión Bruta
Producción Bruta 1
94
Remuneración a Asalariados 0,99 1 Inversión Bruta 0,78 0,71 1
La producción bruta es la variable dependiente, Se está interesado en las variables
independientes que tienen una fuerte correlación con la variable dependiente. Como se
indica en la tabla anterior la remuneración de asalariados tiene la correlación más fuerte
con la producción bruta. La correlación entre la variable dependiente y las independientes
es directa.
Un segundo uso de la matriz de correlación es para verificar si existe
multicolinealidad.
8.3. Multicolinealidad
Para determinar si hay evidencia de una relación lineal fuerte entre las variables
independientes y su efecto sobre la variable explicada. La multicolinealidad puede
distorsionar el error estándar de estimación y, por tanto llevar a conclusiones incorrcetas
en cuanto a que estas variables independientes son estadísticamente significativas. En este
caso, la correlación entre anterior la remuneración de asalariados y la inversión bruta
muestra un grado de asociación moderado (0,7), pero no lo suficiente grande para causar
problemas. El cual se ratifica con el cálculo del determinante de esta matriz (0,2). Estos
resultados indican entonces que en una primera revisión el modelo no presenta una
multicolinealidad elevada o severa, ya que el determinante hallado anteriormente no es
muy cercano a cero o igual a este.
Para tener una certeza de que no existe el problema, se debe retomar la significación
individual y conjunta de los regresores.
8.4. Prueba global: Probar si es válido el modelo de productividad
A partir de esta prueba ponemos a prueba la capacidad de las variables independientes
para explicar el comportamiento de la variable dependiente. Básicamente investigaremos
sin es posible que todas las variables independientes tengan coeficientes en el modelo neta
iguales a cero. En otras palabras, es confirmar que el azar no explica la variación en R2
95
Desde la perspectiva de la estadística particular y global de los coeficientes
anteriormente reseñados serán analizados mediante las pruebas F
Para evaluar en forma efectiva el modelo se hará a través de la prueba de hipótesis en
la que estableceremos la hipótesis nula (H0) y alternativa (H1) a un nivel de significancia
de 0.05 (Tabla 18).
H0 : ꞵ1 = ꞵ2 = 0
H1 : No todas son iguales a 0
Tabla 18. Prueba F para validar modelo Grados de
libertad Suma de
cuadrados Promedio de los cuadrados F Valor
crítico de F Regresión 2 14,0004592 7,000229601 838,172667 9,34793E-21 Residuos 21 0,17538728 0,008351775
Total 23 14,1758465
Como Fc > Fcritico ( 838,1 > 3,59) se rechaza la H0 y se acepta la H1
Desde un punto de vista práctico esto significa que las variables de remuneración e
inversión de capital tienen la capacidad de explicar la variación de la producción bruta.
8.5. Evaluación de los coeficientes de regresión individuales
En esta evaluación se probarán las variables individualmente para determinar cuáles
coeficientes del modelo podrían ser cero y cuáles no. Desde la perspectiva de la estadística
particular y global de los coeficientes anteriormente reseñados, serán analizados mediante
las pruebas t. Para evaluar en forma efectiva el modelo se hará a través de la prueba de
hipótesis en la que estableceremos la hipótesis nula (H0) y alternativa (H1) a un nivel de
significancia de 0.05 (Tabla 19).
Para la Remuneración
H0 : ꞵ1 = 0
H1 : ꞵ1 ≠ 0
Para la inversión
96
H0 : ꞵ2 = 0
H1 : ꞵ2 ≠ 0
Tabla 19. Coeficientes de regresión del modelo
Coeficientes Error típico Estadístico t
Intercepción -7,47849226 1,30841245 -5,71569942
Variable X 1 1,14650566 0,04493614 25,5141102
Variable X 2 0,47283706 0,10131631 4,66693909
Como t calculado = 25,5 es mayor que t (critico) = 2,08 entonces se rechaza Ho.
Se concluye que ꞵ1 ≠ 0 Si es significativo
Como t calculado = 4,666 está fuera del rango -2,08 <t (critico)< 2,08 entonces se rechaza
Ho. Se concluye que ꞵ2 = 0 Si es significativo.
8.6. Heterocedasticidad
Significa que el grado de dispersión o varianza del término aleatorio de error Ut no
es constante a lo largo de las observaciones de las variables en el modelo. Para detectar si
existe Heterocedasticidad se utilizará el Test de White, el cual realiza una regresión entre
los residuos al cuadrado, las variables explicativas y sus términos cruzados
(Gujarati,1997). A continuación se muestran sus resultados.
En esta evaluación se probarán que los residuos permanecen constantes para todos
los valores pronósticados del modelo.
Desde la perspectiva de la estadística particular serán analizados mediante las
pruebas Chi cuadrada ꭓ2
Para evaluar en forma efectiva el modelo se hará a través de la prueba de hipótesis en
la que estableceremos la hipótesis nula (H0) y alternativa (H1) a un nivel de significancia
de 0.05, (Tabla 20):
H0 : Homoscedasticidad
H1 : Heterocedasticidad
97
Tabla 20. estadísticas para probar homocedasticidad del modelo Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación múltiple 0,16754806 Coeficiente de determinación R2 0,02807235 R2 ajustado -0,01610618 Error típico 0,012696 Observaciones 24
Si ꭓ2 (calculado) < ꭓ2( crítico) de la tabla entonces H0 se acepta
Como ꭓ2 (calculado) = 0.02807 < ꭓ2 (crítico) = 5.9) se acepta la H0 y se rechaza la H1
Desde un punto de vista práctico esto significa que hay Homoscedasticidad y se
asume que los residuos permanecen constantes para todos los valores pronósticados de la
producción bruta.
8.7. Autocorrelación
La Autocorrelación surge cuando los términos aleatorios de error en el modelo
presentan algún tipo de correlación, de tal forma que los parámetros calculados no son
insesgados (Gujarati,1997:393).
En esta evaluación se probarán la detección de la autocorrelación a través de la Prueba
de Durbin Watson.
Desde la perspectiva de la estadística particular serán analizados mediante las pruebas
Chi cuadrada ꭓ2
Para evaluar en forma efectiva el modelo se hará a través de la prueba de hipótesis en
la que estableceremos la hipótesis nula (H0 ) y alternativa (H1) a un nivel de significancia
de 0.05
H0 : No existe autocorrelación serial / No existe correlación entre los residuos = 0
H1 : Existe autocorrelación serial / Existe correlación entre los residuos ≠ 0
El índice de Durbin Watson calculado (DWc) lo encontramos en la tabla y es igual a
1.26; el limite inferior es igual a dL= 1.188 y el superior du=1.546. Esto nos indica que,
98
con un grado de significancia del 5%, el valor de DWc cae dentro de la región de rechazo,
de tal forma que podemos rechazar la presencia de autocorrelación. En otras palabras, los
factores de producción, capital de trabajo y remuneración de asalariados no están
autocorrelacionados.
8.8. Análisis de pruebas estadísticas
Desde el punto de vista netamente econométrico, el modelo presentó una medida de
bondad de ajuste elevada, lo que implica, que la remuneración de asalariados y la
inversión bruta, explican de manera conjunta, suficientemente bien la variabilidad de la
producción bruta del Departamento del Atlántico para el periodo muestral. Así mismo, las
pruebas estadísticas mostraron que el modelo es válido, ya que, cumple con todos los
criterios al no presentar ningún problema de multicolinealidad, heterocedasticidad o
autocorrelación.
8.9. Medición de la productividad
En atención a lo consignado en la Tabla 19, podemos concluir que el modelo
econométrico obtenido es:
LAN (Producción Bruta) = -7,47 +1,1465 Ln(Remuneración Asalariados) + 0,4728
Ln (Inversión Bruta).
La sumatoria de los coeficientes de las variables independientes ascienden a 1,62
(1,1465 + 0,4728), es decir, son superiores a uno (1); en consecuencia, las empresas
medianas del sector confecciones de Barranquilla tienen rendimientos crecientes a escala
para el periodo objeto de estudio. Ahora, se reemplazan las cifras correspondientes a los
parámetros y al comportamiento de la Producción Bruta, la Remuneración Asalariados y
el Stock de Capital en la ecuación 1, con el fin de medir la tasa de crecimiento de la
productividad total de los factores (PTF), tal como se muestra en la Tabla 21.
Tabla 21. Factores de crecimiento de la productividad (datos expresados en porcentaje)
AÑOS Variación de la
Producción Bruta
Variación de Remuneración de
Asalariados de Empresas * B2
Variación Inversión Bruta de las
Empresas *B3
Variación de la Productividad
99
1996 12,93 13,56 -2,36 1,73 1997 17,04 19,43 -4,29 1,90 1998 -6,34 -10,14 3,72 0,09 1999 -1,44 2,19 -2,68 -0,94 2000 69,54 72,79 18,68 -21,93 2001 -157,97 -198,01 -0,91 40,94 2002 52,40 57,94 5,47 -11,01 2003 1,78 -10,48 -1,02 13,28 2004 12,76 6,45 2,81 3,50 2005 23,83 25,99 5,78 -7,95 2006 -7,27 -17,07 1,07 8,73 2007 -19,20 -20,70 1,57 -0,07 2008 35,68 43,69 -3,63 -4,38 2009 -10,30 -0,55 1,62 -11,37 2010 -12,29 -19,27 -12,26 19,24 2011 7,68 -6,92 -1,21 15,80 2012 -18,15 -17,72 1,33 -1,75 2013 23,29 28,47 0,51 -5,69 2014 38,79 42,15 -0,30 -3,06 2015 16,76 17,88 1,33 -2,44 2016 0,56 4,27 1,73 -5,45 2017 -1,63 3,55 -0,30 -4,88 2018 -22,55 -28,62 -0,67 6,74
Promedio Anual 3,98 1,48 0,76 1,35
Fuente: Superintendencia Sociedades (SIREM). Cálculos propios del autor.
De la tabla anterior se concluye que la productividad de las empresas en estudio ha
crecido a razón del 1,35 % anual durante el periodo comprendido de los años 1996 a 2018.
No obstante, cabe la posibilidad de que algunos de los datos sean atípicos, es decir, que
puedan distorsionar la medición de la productividad de las empresas bajo estudio. Con el
fin de determinar la atipicidad o no de los datos, la eliminación y reemplazo respectivos,
se procede aplicar el software SPSS-22 a los datos de la Tabla 21.
8.10. Compatibilidad de las empresas estudiadas
Para efectos de determinar la compatibilidad de las empresas para integrar el modelo
de negocio asociativo propuesto para el sector de confección del departamento del
Atlántico, se procede a expresar la medición individual de la variación de la productividad
100
de las empresas estudiadas, del periodo de tiempo más reciente entre el año 2009 y 2017
tomando como base los datos que arroja el SIREM (Tabla 22).
Tabla 22. Medición individual de la variación de la productividad de las empresas período 2009-2017. Datos en Porcentaje.
EMPRESA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2009 29,4 -
0,3 6,9 - 56,9 14,2 43,6 -
4,1 -
52,7 4,1 - 56,9 5,9 3,2
2010 8,4 257,8 8,7 153,0 -
5,8 -
43,9 27,9 221,4 94,8 - 13,8
- 33,7
2011 10,1 6,3 12,2 -
30,4 104,0 330,8 - 46,0 - 56,4 179,6 448,3
2012 -
20,9 -
26,5 367,2 271,3 - 29,1
- 15,4
- 16,3
- 8,0
2013 -
3,5 -
14,6 -
50,9 -
35,0 118,0 - 52,1
- 56,9 - 56,9
2014 -
1,7 -
56,9 37,4 -
8,7 -
56,9 44,7 267,7 - 13,2 - 56,9
2015 23,5 -
56,9 43,7 9,3 17,5 -
8,7 30,1 17,9 3,2
2016 227,0 -
11,5 260,8 - 55,9 206,3 130,9 - 31,2 269,4
2017 -
3,6 -
9,3 - 1,4 0,2 -
36,9 - 17,9 -
2,6 Promedio 29,8 18,1 67,6 57,2 37,5 63,7 41,7 45,0 - 27,4 46,0 56,7 42,1 - 20,3 53,3
1. COMERCIALIZADORA JOSE ESCAF Y CIA LTDA; 2. CONSORCIO ABUCHAIBE S.A.; 3. DISMODA INTERNATIONAL S.A.; 4. ALTAMODA LIMITADA; 5. VESTIMENTA S.A.; 6. PRIAMO LTDA.; 7. CREACIONES IRUÑA Y CIA. LTDA.; 8. MTEX LIMITADA; 9. CONFECCIONES LORD S.A.; 10. CONFECCIONES EL INDUSTRIAL LTDA.; 11. BARRANQUILLA INDUSTRIAL DE CONFECCIONES S.A.; 12. DISTRIBUIDORA MORAN LTDA.; 13. COMERCIALIZADORA POINTER; 14. INVERSIONES ARRAZOLA VILLAZON. Fuente: Superintendencia de Sociedades (SIREM). Cálculos propios.
Figura 15 Variación de procentaje de productividad promedio por empresa entre el 2009 y el 2017.
*1. COMERCIALIZADORA JOSE ESCAF Y CIA LTDA; 2. CONSORCIO ABUCHAIBE S.A.; 3. DISMODA INTERNATIONAL S.A.; 4. ALTAMODA LIMITADA; 5. VESTIMENTA S.A.; 6.
-40
-20
0
20
40
60
80
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
VariacióndeporcentajedeproductividadPromedio2009-2017porempresa
Promedio
101
PRIAMO LTDA.; 7. CREACIONES IRUÑA Y CIA. LTDA.; 8. MTEX LIMITADA; 9. CONFECCIONES LORD S.A.; 10. CONFECCIONES EL INDUSTRIAL LTDA.; 11. BARRANQUILLA INDUSTRIAL DE CONFECCIONES S.A.; 12. DISTRIBUIDORA MORAN LTDA.; 13. COMERCIALIZADORA POINTER; 14. INVERSIONES ARRAZOLA VILLAZON. Fuente: Elaboración propia.
En la Figura 15, se presenta de forma gráfica, el procentaje de variación de
productividad promedio para las empresas objeto de estudio para los años más recientes
de la ventana de observación contemplada en el presente proyecto.
Así mismo, en la Figura 16, a través de una gráfica de dispersión, se aprecia que todas
las organizaciones estudiadas, se encuentran en niveles promedio de productividad
semejantes, lo cual permite inferir que es viable que todas podrían integrar un modelo
asociativo con el fin de aunar esfuerzos que resulten en una mayor productividad:
Figura 16. Medición individual de la variación de la productividad de las empresas período 2008-2011
Fuente: (DANE). Cálculos de los Autores.
-100,0
-
100,0
200,0
300,0
400,0
500,0
0 5 10 15
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
102
9. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
El sector confección viene presentando un desempeño favorable a lo largo del tiempo,
tanto a nivel nacional como en el departamento del Atlántico; en ésta region puntualmente,
el sector ha alcanzado resultados positivos, sin embargo aún existen aspectos susceptibles
de mejora, la revisión de literatura presentada en el capítulo 5 y la caracterización del
sector confección atlanticense presentada en el capítulo 6, permitieron establecer un
análisis DOFA del sector: En cuanto a las fortalezas, destaca una importante contribución
a la economía regional, el reconocimiento a nivel nacional e internacional por personajes
destacados del sector, la ubicación geoestratégica de la región, la cual favorece el
comercio internacional, el aporte al nivel de empleabilidad del Departamento, la alta
capacidad creativa del sector, una relación de calidad y precio adecuada y la orientación
al servicio y necesidades de los consumidores. En cuanto a las debilidades, se pudo
identificar una estructura individualista y de rivalidad que se traduce en ausencia de
estructura asociativa del sector, poca capacitación del personal en diferentes niveles
jerárquicos de las empresas, escasa mano de obra especializada, bajo conocimiento de
mercados internacionales de oportunidad y escasa inversión en infraestructura de última
tecnología.
En contraste, los tratados de libre comercio, la creciente disponibilidad de TIC`s y el
avance del sector a nivel de tecnología productiva y estructura logística, representan
oportunidades de crecimiento, mientras que, los cambios sociales y políticos, las
regulaciones y legislación restrictiva, el contrabando y el aumento de competitividad a
escala global representan amenazas para el sector.
En cuanto a los resultados obtenidos a partir del modelo econométrico planteado a
partir de la función de producción de Cobb-Douglass, se encontró que, la suma de los
coeficientes de Participación del trabajo y Participación de capital en la generación de la
Producción bruta, es igual a 1,61, lo que evidencia la posibilidad que el sector confección
atlanticense presente rendimientos marginales crecientes en términos agregados. Así
mismo, durante todo el periodo considerado, la remuneración de asalariados resulta como
103
la variable con mayor contribución al crecimiento de la productividad del sector, seguido
del stock de capital.
En los resultados que arroja el modelo, se aprecia una baja inversión bruta el sector
de confección atlanticense, la cual es coherente con la caraterización del sector realizada
a partir de la revisión de literatura y representa poca inversión para la compra de equipos
de alta tecnología y relativamente una mayor inversión en mano de obra, dato que se
evidencia del mayor aporte al crecimiento de la productividad frente a la inversión bruta
en el tiempo analizado; el poco uso de estrategias tecnológicas se puede explicar por su
elevado costo y a que las relativamente bajas inversiones en tecnología no se hacen en la
mayoría de casos con base en planes estructurados, si no por la tendencia del momento,
lo cual es coherente con los antecedentes del sector presentados en el capítulo 6.2.
Los resultados de la regresión expresan con claridad la baja productividad y sus
implicaciones también. La presencia de rendimientos crecientes y decrecientes a escala en
la industria del sector de confecciones no deja de ser paradójica, porque era de esperarse
por la baja inversión de capital que se convierte en una variable rezagada.
Durante el período analizado, la muestra de empresas estudiadas han logrado
incrementar su productividad en un 1,35% promedio anual mediante la implementación
de una estrategia de reducción, según la cual, la sumatoria de los porcentajes anuales
promedio de la reducción de la remuneración de los asalariados (1,48%) y del incremento
de la inversión bruta (0,76%) son superiores al porcentaje de la disminución anual
promedio de la producción bruta (1,35%). En otras palabras, el incremento de la
productividad está asociado a un incremento de la producción y de la participación en el
mercado. Por lo tanto, las empresas estudiadas, aunque presentan un incremento muy
pequeño no están preparadas para afrontar los desafíos que les plantea un mercado global
de rápidos
Al analizar los resultados de la medición de la variación de la productividad de forma
desagregada, se pueden identificar algunas características de la variación de la
productividad promedio de las empresas en estudio:
104
• El 78,5% de las empresas tienen niveles promedios de productividad entre 30% y
60%
• La empresa 3. Dismoda Internacional, representa el nivel de variación de
productividad más elevado, con un 67,6%.
• La empresa 9. Confecciones Lord S.A. representa el nivel de variación de
productividad más bajo, con una disminución promedio de 27,4%
• Las empresas Comercializadora Jose Escaf y Cía Ltda, Consorcio Abuchaibe S.A,
Confecciones el Industrial Ltda y Barranquilla Industrial de Confecciones S.A
mantuvieron reportes de variación de productividad en todos los períodos.
• El 28.5% de las empresas (Altamoda Ltda, Mtex Ltda, Confecciones el Industrial
Ltda y Barranquilla industrial de Confecciones) presentan al menos dos valores
picos en los niveles de variación de productividad que inciden en el cálculo del
promedio de la variación de productividad.
• En todas las empresas en estudio se presentó al menos un decrecimiento en los
niveles de variación de productividad a lo largo del periodo entre 2009 y 2017.
• El 14% de las empresas (Confecciones Lord S.A. y Comercializadora Pointer)
presentan una variación de productividad promedio decreciente.
• El 78.6% de las empresas presentan un promedio de los niveles de variación de
productividad por encima del 18%.
Se requiere que las empresas estudiadas constituyan una red de valor que las capacite
para identificar y solucionar problemas comunes conservando la autonomía gerencial de
cada una de ellas para mejorar sus niveles de productividad y producción sobre el
particular; ya que, los niveles de asociatividad de las empresas del sector confección de la
Costa Caribe no han sido suficientes para que la transferencia tecnológica y de
conocimiento les permita alcanzar los niveles de desarrollo tecnológico que las convierta
las más productivas a escala nacional y global.
Asimismo, las organizaciones estudiadas deben aprovechar mejor el capital
intelectual (conocimiento tácito) que reside en el talento humano para elevar la
productividad y la producción en la organización, para lo cual se recomemienda generar
105
estrategias de capacitación intensiva del personal no sólo a nivel operativo, sino en los
distintos niveles jerarquicos de las empresas del sector.
Igualmente, se hace necesario mejorar los grados de eficacia y eficiencia de las
cadenas de valor de las empresas estudiadas desde el punto de vista de sus procesos
integrados de gestión con el objeto de optimizar sus parámetros de productividad y
producción. Al respecto, La literatura afirma que las empresas de los países desarrollados
tienen una ventaja comparativa con relación a las empresas estudiadas equivalente a
aproximadamente 25 años de progreso como consecuencia de la aplicación de las
herramientas gerenciales pre sugeridas para el incremento de su productividad.
Estas condiciones implican que las empresas revisen, ajusten o reorienten sus
modelos de negocio actuales, los cuales se caracterizan por actuación de forma
independiente en materia comercial, tanto nacional como internacional. Este proceso
amerita para futuras investigaciones una revisión de las diversas estrategias de modelos
de negocios conjuntos que faciliten la generación de sinergias entre los participantes.
Con base a toda la información suministrada por la investigación, se sugiere para
futuras líneas de investigación, diseñar un modelo de negocio asociativo para mejorar los
niveles de productividad y de producción de las empresas estudiadas, mediante la
articulación de atributos de dicho modelo, tales como, la propuesta de valor, la
segmentación del mercado, la cadena de valor, la estructura de costo y margen de objetivo,
la red de valor y la estrategia competitiva.
106
10. REFERENCIAS
Acosta, J. (14 de Mayo de 2017). El 85% de las firmas de confección del país son pymes. Portafolio, págs. https://m.portafolio.co/negocios/ARTICULO-MOVILES-AMP-505878.html.
Aguirre, B., Silvio, Á. (2002). La cultura de la empresa. Revista Mal-estar E Subjetividade, 2(2), 86 - 122.
Álvarez, F. T. (1990). Desempeño y Productividad. Cincel. Amit, R., y Zott, C. (2001). Value creation in e-business. Strategic management journal,
22(6-7), 493.
ANDI. (2019). Colombia: Balance 2018 y Perspectivas 2019. Andrade, J. A., Gaspar, D. F., & Bittencourt, A. D. (2014). América Latina: Productividad
total de los factores y su descomposición. CEPAL No. 114, pp. 53-69. Barney, J. (1991). Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. Journal of
Management, 1(17): 99 - 110. Barrios, C. B., y López, B. (2007). Diseño de un modelo base de estructura organizacional
para pymes exportadoras del sector de confecciones de Barranquilla, con enfoque asociativo. Tesis de Maestría. Barranquilla: Universidad del Norte.
Baumol, W. B. (1989). Productivity and American Leadrship, The MIT Press, 227. Becerra, F., y Álvarez, C. (2011). El talento humano y la innovación empresarial en el
contexto de las redes empresariales: el clúster de prendas de vestir en Caldas-Colombia. Estudios Gerenciales, 27(119), 209 - 232. En http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=21220043010 (Julio, 2015)
Benavides, E. S., Olascoaga, L. A., & Cuello, D. M. (2015). Comercio exportador sector textil - confecciones en Colombia y departamento del Atlántico: Una aproximación a los modelos gravitacionales. Lebret, pp. 79 – 100.
Betancur, M., Stienen, A., y Arenas, O. A. U. (2001). Globalización, cadenas productivas y redes de acción colectiva: reconfiguración territorial y nuevas formas de pobreza y riqueza en Medellín y el Valle de Aburrá. Bogotá D.C., Colombia: Tercer Mundo.
Bhöm-Bawerk, E. V. (1986). Capital e interés. Fondo de Cultura Económica, pp 132. Biesuz, B. E. (2014). The role of production COBB - DOUGLAS. Fides Et Ratio, 8: 67-
74. Bravo, R., Herrera, L. (2009). Capacidad de innovación y configuración de recursos
organizativos. Intangible Capital, 5, 301 - 320. En http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=5491287900 (Mayo, 2015).
Casadesus - Masanell, R. (2004). Dinámica competitiva y modelos de negocio. Universia Business Review, 4(7), 8-17.
Casadesus - Masanell, R., y Ricart, J. E. (2009). Strategy vs. business models vs. tactics, 8(13). IESE Business School.
107
Castellanos, L., Insignares, K. y Mendoza, L. (2015). La innovación como factor clave para mejorar la competitividad de las pymes en el departamento del Atlántico, Colombia. Revista Dictamen Libre, 16, 21–36.
CEPAL. (2006). Definiendo la Competitividad. En http://www.cepal.org/mexico/capacidadescomerciales/tallerbasesdedatosrep.dom/documentosypresentaciones/2definiendolacompetitividad.pdf (Abril, 2015)
Chesbrough, H. (2010). Business model innovation: opportunities and barriers. Long range planning, 43(2-3), 354 – 363.
Chesbrough, H. W. (2003). Open innovation: The new imperative for creating and profiting from technology. Harvard Business Press.
Chesbrough, H., y Rosenbloom, R. S. (2002). The role of the business model in capturing value from innovation: evidence from Xerox Corporation's technology spin-off companies. Industrial and corporate change, 11(3), 529-555.
Cohen, W. y Levinthal, D. (1990). Absorptive Capacity: A New Perspective on Learning and Innovation. Administrative Science Quarterly, Vol. 35, No. 1, pp. 128-152.
Congreso de la República. (2000). LEY 590 DE 2000. En http://www.secretariasenado.gov.co/senado/basedoc/ley_0590_2000.html (Julio, 2015)
DNP (2017). Archivos de economía: Cadena de Textil-Confecciones. Colombia. Drucker, P. F. (1985). The discipline of innovation. Harvard business review, 80(8), 95-
100. Everett, A. E. (1991). Administración de la producción y las operaciones. Conceptos,
modelos y funcionamiento. Prentice Hall hispanoamericana S.A.
Fábregas, C. J. (2013). Identificación de factores no monetarios asociados a las pymes del sector de confecciones que afectan su ingreso a mercados internacionales. Desarrollo Gerencial, Vol. 5-2. No. 2-127-159.
Ferrer, L., González, K. y Mendoza, L. (2015). La Innovación como factor clave para mejorar la competitividad de las pymes en el departamento del Atlántico, Colombia. Dictamen Libre, pp. 21 - 36|.
Giriliches, H. Z. (1996). The discovery of the residual: A historical note. Journal of economical literature Vol. 34. No. 3 Nashville Tennesse. American Economic Association.
González, C. (2010). Interacción teórica para la caracterización de redes empresariales, Innovar. Revista de Ciencias Administrativas y Sociales, 20(37), 117 - 132. En http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=81818989010 (mayo, 2015)
González, C. H., y Hurtado, A. H. (2014). Influencia de la capacidad de absorción sobre la innovación: un análisis empírico en las mipymes colombianas. Estudios gerenciales, 277–286.
Guijarro, M. (2010). Estudio de la literatura y modelos de negocio de la implantación de CRM-modelo cliente céntrico-como enfoque estratégico condicionante de la ventaja competitiva en la pyme: estudio empírico de la aplicación de un CRM-
108
Modelo cliente céntrico-en agencias de viajes. (Doctoral dissertation). En: https://riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/7769/tesisUPV3179.pdf Consultado en febrero de 2015.
Gujarati, D., y Porte, D. (2010). Econometría, Quinta Edición. Mc Graw Hill. Günzel, F., Wilker, H. (2009). Patterns in business models: a case survey. Budapest,
Hungría. Hernández, G. y Mendoza, L. (2008). Evaluación de la capacidad tecnológica de las pymes
exportadoras del subsector de confecciones en Barranquilla e un mercado globalizado. Barranquilla: Universidad del Norte.
Hernández, L. E. (1981). Funciones de producción y eficiencia técnica: Una apreciación crítica. Revista estadística y geografía 2(5): 1-62.
Inexmoda (2019), Informe del sector textil, confección. http://www.saladeprensainexmoda.com/wp-content/uploads/2019/06/informe_especial_textil_y_confecciones_may_2019.pdf
Jaimes, C. L., & Rojas, M. D. (2015). Una mirada a la productividad laboral para las pymes de confecciones. ITECKNE, 12(2): 177 – 187.
Jardón, C. (2011). Innovación empresarial y territorio: Una aplicación a Vigo y su área de influencia. EURE, pp. 115-139.
Kale, P., Singh, H., y Perlmutter, H. (2000). Learning and protection of proprietary assets in strategic alliances: Building relational capital. Strategic Management Journal, 21, 217-237
Laos, E. H. (2007). La productividad multifactorial, concepto, medición y significado. Economía: Teoria y Práctica, 26: 31-67.
Laso, I., y Meléndez, M. I. (2002). Internet, comercio colaborativo y Comercio: Nuevos modelos de negocio. Mundi Prensa Libros S.A. Madrid, España.
López, R. (2012). Innovación en el modelo de negocio: propuesta de un modelo holístico (tesis doctoral). Universidad Autónoma de Madrid, España.
Lora, E. (1994). Técnicas de Medición Económica, Cuarta Edición. Bogotá, Colombia: Tercer Mundo Editores.
Lucanera, R. A. (2010). Red de Empresas: Empresas Virtuales. Panorama Socioeconómico, 28(41), 190-199.
Malone, T. W. (2004). The Future of Work. Harvard Business School Press. Boston. March, J.G. (1991). Exploration and Exploitation in Organizational Learning.
Organization Science, 2(1), 71 – 87. Markides, C. y Charistou, C.D. (2004). Competing with dual business models: a
contingency approach. Academy of Management Executive, 18(11), 22 – 36. McFetridge, D. G. (1995). Competitiveness: Concepts and measures. Carleton University,
Occasional Paper n.o 5. Melero, R. y Abad-García, F. (2008). Características, modelos económicos y tendencias.
Revistas Open Access, 20 (8).
109
Mercado, H., Fontalvo, T. y De la Hoz, E. (2011). Análisis comparativo entre las cadenas productivas del sector textil-confecciones de la provincia de Jiangsu-China y el departamento del Atlántico-Colombia. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 19 (3): 429-441.
Meza-Thorne, K., Meza-Thorne, L. y Rodríguez-Albor, G. (2017). Innovación, Industrias culturales y desarrollo local. Dimensión empresarial, vol.15 no.1.
Morris, M., Schindehutte, M., y Allen, J. (2005). The entrepreneur´s business model: toward a unified perspective, 58(6), 726 – 735.
Navarrete, J., Restrepo, L., y Restrepo, I. (2009). Clúster como un modelo en el desarrollo de los negocios electrónicos. Innovar. Revista de Ciencias Administrativas y Sociales, 19(34), 35-52.
Nonaka, I. (2007). The Knowledge-Creating Company. Harvard Business Review. Olave, J. E. (2005). Propuesta de un modelo asociativo de gestión exportadora a partir del
análisis del sector de confecciones del departamento del Atlántico (Colombia). Pensamiento y gestión, N° 19 ISSN 1657-6276, 141-199.
Orea, L. (2002). Parametric decomposition of a generalized Malmquist productivity index. Journal of productivity analysis. Kluwer academic publishers, Vol 18. No. 1.
Osterwalder, A. (2004). The business model ontology: A proposition in a design science approach. Lausanne, Switzerland, University of Lausanne, Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC.
Osterwalder, A. (2010). Innovation in Business Models: Osterwalder´s Methodology in Practice.
Porter, M. E. (2008). Competitive advantage: Creating and sustaining superior performance. New York: Simon and Schuster.
Quintana, C. G. (2007). Concentraciones territoriales, alianzas estratégicas e innovación. Un enfoque de capacidades dinámicas. Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa, 10(30), 5-37.
Rindova, V. P. y Kotha, S. (2001). Continuous “Morphing”: Competing Through Dynamic Capabilities, Fom, and Function. Academy of Management Journal, 44(6), 1263 – 1280.
Rodríguez, A. L. y Rodríguez, A. (2019). Estrategias gerenciales para promover la gestión empresarial en PyMEs de confección del Departamento del Atlántico (Colombia). Espacios, 40(6): 26.
Rodríguez, F. (2008). Las redes empresariales y la dinámica de la empresa: aproximación teórica. INNOVAR. Revista de Ciencias Administrativas y Sociales, 18(32), 27-45.
Rojas, P. y Sepúlveda, S. (1999). ¿Qué es la competitividad? Competitividad de la agricultura: Cadenas agroalimentarias y el impacto del factor localización espacial. En Series de cuadernos técnicos ISBN 92-9039-431 5. IICA.
110
Roncancio, R. (2011). De las capacidades dinámicas como enfoque de la estrategia a la integración de competencias para la construcción de un entorno colaborativo Universidad–Empresa. Revista Ciencias Estratégicas, 19(26), 295 - 305.
Salas, V. (2009). Modelos de Negocio y Nueva Economía Industrial. Universia Business Review, 23(5), 122 - 143. En http://redalyc.uaemex.mx/src/inicio/ArtPdfRed.jsp?iCve=43312282009 (Junio, 2015)
Sandull, F. y Chesbrough, H. (2009). Open Business Models: Las dos caras de los Modelos de Negocio Abiertos. Universia Business Review, 22, 12 - 39. En http://redalyc.uaemex.mx/src/inicio/ArtPdfRed.jsp?iCve=4331170400 (Agosto, 2015)
Schumpeter, J. A. (1982). The theory of economic development: An inquiry into profits, capital, credit, interest, and the business cycle (1912/1934). Transaction Publishers. January, 1, 244.
Solano, E., Arrieta, L. y Mendoza, D. (2015). Comercio exportador sector textil-confecciones en Colombia y departamento del Atlántico: Una aproximación a los modelos gravitacionales. Revista Lebret, (7):79–100.
Solow, R. M. (2014). Technical change and the aggregate production function. The Review of Economics and Statistics, 39(3): 312-320.
Suárez, O. M. (2004). Schumpeter, innovación y determinismo tecnológico. Scientia et technica, 10(25), 209 - 213.
Superintendencia de sociedades. (2017). Desempeño del sector textil confección en Colombia. Bogotá.
Teece, D., Pisano, G., y Shuen, A. (1997). Dynamic Capabilities and strategic management. Strategic Management Journal, 18(7), 509 – 533.
Thomas, L. G., y Dáveni R. (2004). The rise of hypercompetition from 1950 to 2002: evidence of increasing structural destabilization and temporary competitive advantage. Working Paper, Tuck School of Business, Dartmouth College, Octubre 11.
Tiempo, C. E. E. (2018, agosto 30). Sector de los textiles y las confecciones del Atlántico da la puntada. Portafolio.co. http://www.portafolio.co/negocios/ emprendimiento/sector-de-los-textiles-y-las-confecciones-del-atlantico-da-la-puntada-520628
Timmers, P., Weill, P. (1998). Business Models for Electronic Markets. Journal of Electronic Markets, 8(2), 3 - 8.
Vasquez Zapata & Brito Tatiana. (2010) Incidencia Del Sector Confección De China en el Sector Colombiano (2000-2008). Medellín, Colombia
Villarroya, A., González C., M., Abadal, E., y Melero, R. (2012). Modelos de negocio de las editoriales de revistas científicas: implicaciones para el acceso abierto. El profesional de la información, 21(2), 129-135.
Valle, A. (1991). Productividad: Las visiones neoclásica y Marxista. Investigación Económica, 50(198): 45-69.
111
Vitale, M. R. (2001). Place to Space: Migrating to eBusiness Models. Harvard Business School Press. Boston.
Zambrano, J. J. A., & Yepes, E. R. (2006). Gestión de capacidades dinámicas e innovación: una aproximación conceptual. Revista de Ciências da Administração, 8(16), 280-292.
Zott, C. y Amit, R. (2007). Business model design and the performance of entrepreneurial firms. Organization Science, 18(2), 181-199.
Zott, C., Amit, R., y Massa, L. (2011). The business model: recent developments and future research. Journal of management, 37(4), 1019 – 1042.
Zott, C., y Amit, R. (2005). Business model. Wiley Encyclopedia of Management. Zott, C., y Amit, R. (2008). The fit between product market strategy and business model:
implications for firm performance. Strategic management journal, 29(1), 1-26.
112
11. ANEXOS
11.1. Listado de empresas objeto de estudio con su respectivo nit, código CIIU y actividad económica.
Nombre de La Empresa NIT CIUU Actividad Principal
COMERCIALIZADORA JOSE ESCAF Y CIA LTDA 800028337 C1410 Confección de prendas de vestir,
excepto prendas de piel CONSORCIO
ABUCHAIBE S.A. 800048373 C1312 Tejeduría de productos textiles
DISMODA INTERNATIONAL S A 800119677 C1410 Confección de prendas de vestir,
excepto prendas de piel
ALTAMODA LIMITADA 800185482 L6810 Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
VESTIMENTA S.A. 802001227 C1410 Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
PRIAMO LTDA 802002602 C1410 Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
CREACIONES IRUÑA Y CIA. LTDA. 802016645 C1410 Confección de prendas de vestir,
excepto prendas de piel
MTEX LIMITADA 802019440 C1410 Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
CONFECCIONES LORD S.A. 890101890 L6810 Confección de prendas de vestir,
excepto prendas de piel CONFECCIONES EL INDUSTRIAL LTDA 890106665 C1410 Confección de prendas de vestir,
excepto prendas de piel BARRANQUILLA INDUSTRIAL DE
CONFECCIONES S.A. 890109707 C1410 Confección de prendas de vestir,
excepto prendas de piel
DISTRIBUIDORA MORAN LTDA. 890111895 C1410 Confección de prendas de vestir,
excepto prendas de piel COMERCIALIZADORA
POINTER 802011433 C1410 Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
INVERSIONES ARRAZOLA VILLAZON 802014042 C1410 Confección de prendas de vestir,
excepto prendas de piel
113
11.2. Datos básicos individuales por empresa
Empresa COMERCIALIZADORA JOSE ESCAF Y CIA LTDA
Datos Básicos
Nit 800028337 Razón social COMERCIALIZADORA JOSE ESCAF Y CIA LTDA
Tipo societario LIMITADA Objeto
Social 1410
Actividad económica
Código CIIU C1410 Actividad Económica CIIU
Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección CALLE 77B #57-103 OFICINA 501 Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1 3869726
Fax 3682903 Email [email protected]
Nombre Representante Legal JOSE ALBERTO ESCAF NADER
Empresa CONSORCIO ABUCHAIBE S.A.
Datos Básicos
Nit 800048373 Razón social CONSORCIO ABUCHAIBE S.A.S.
Tipo societario S A S Objeto
Social
TODO LO RELACIONADO CON LOS PROCESOS MANUFACTUREROS QUE SE ABARCAN EN LA IND TEXTILERA.
Actividad económica
Código CIIU C1312 Actividad Económica CIIU
Tejeduría de productos textiles
Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección CALLE 76 70 34 Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1 3319432
Fax 3531019 Email [email protected]
Nombre Representante Legal GABRIEL ABUCHAIBE SKAFI
114
Empresa DISMODA INTERNATIONAL S A
Datos Básicos
Nit 8001196770 Razón social DISMODA INTERNATIONAL S A
Tipo societario SOCIEDAD ANONIMA Objeto Social Confección de prendas de vestir,
excepto prendas de piel Actividad económica
Código CIIU C1410 Actividad Económica CIIU
Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección CALLE 82 72 20 Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1 (5)3799777
Página web www.dismoda.com Email
Nombre Representante Legal Antonieta Maria Russo De Vivo
Empresa BARRANQUILLA INDUSTRIAL DE CONFECCIONES S.A.
Datos Básicos
Nit 890109707 Razón social BARRANQUILLA INDUSTRIAL DE CONFECCIONES S.A
Tipo societario ANONIMA Objeto
Social CONFECCION DE PRENDAS DE VESTIR
Actividad económica
Código CIIU C1410 Actividad Económica CIIU
Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección ZONA FRANCA BODEGA 6 Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1 3799622
Fax 3448385 Email [email protected]
Nombre Representante Legal GABRIEL JORGE ABUCHAIBE SLEBI
115
Empresa ALTAMODA S A S
Datos Básicos
Nit 800185482 Razón social ALTAMODA SAS
Tipo societario S A S Objeto
Social Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
Actividad económica
Código CIIU L6810 Actividad Económica CIIU
Actividades inmobiliarias realizadas con bienes propios o arrendados
Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección CRA 51 79 82 Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1 3566690
Fax Email [email protected]
Nombre Representante Legal SILVIA EUGENIA TCHERASSI SOLANO
Empresa VESTIMENTA S.A.
Datos Básicos
Nit 8020012279 Razón social VESTIMENTA S A
Tipo societario ANONIMA Objeto Social
Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
Actividad económica
Código CIIU C1410 Actividad Económica CIIU
Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1 (5)3608006
página web http://www.francescamiranda.com Email
Nombre Representante Legal Jassier Gerdts Francisco Enrique
116
Empresa PRIAMO LTDA
Datos Básicos
Nit 8020026022 Razón social PRIAMO LTDA
Tipo societario LIMITADA Objeto Social Confección de prendas de
vestir, excepto prendas de piel
Actividad económica
Código CIIU C1410 Actividad Económica CIIU
Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección CALLE 37 CR046 1 77 P Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1 (5)3198330
Página web http://www.priamo.com.co Email
Nombre Representante Legal Juan Francisco Oquendo Villamizar
Empresa CREACIONES IRUÑA Y CIA. LTDA.
Datos Básicos
Nit 802016645 Razón social CREACIONES IRUÑA Y CIA. LTDA.
Tipo societario LIMITADA Objeto Social Confección de prendas de vestir,
excepto prendas de piel
Actividad económica
Código CIIU C1410 Actividad Económica CIIU
Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección CALLE 40 22 97 Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1
Fax 3474848 Email [email protected]
Nombre Representante Legal MIGUEL EUGENIO SANTESTEBAN ERREA
117
Empresa MTEX S A S
Datos Básicos
Nit 8020194400 Razón social MTEX SOCIEDAD POR ACCIONES SIMPLIFICADAS MTEX S A S
Tipo societario SOCIEDAD LIMITADA Objeto Social
LA IMPORTACION, EXPORTACION, FABRICACION Y COMERCIALIZACION DEPRENDAS DE VESTIR, ARTICULOS EN CUERO, CALZADO, VENTA DE ROPA
Actividad económica
Código CIIU C1410 Actividad Económica CIIU
Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1 (5)3494900
Fax Email
Nombre Representante Legal
Empresa CONFECCIONES LORD S.A
Datos Básicos
Nit 890101890 Razón social LORD S. A.
Tipo societario ANONIMA Objeto Social Confección de prendas de
vestir, excepto prendas de piel
Actividad económica
Código CIIU L6810 Actividad Económica CIIU
Actividades inmobiliarias realizadas con bienes propios o
arrendados Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección CARRERA 65 # 71 – 74 Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1 3531514
118
Fax 3683957 Email [email protected]
Nombre Representante Legal CARLOS ERNESTO SAIEH JAMIS
Empresa CONFECCIONES EL INDUSTRIAL LTDA
Datos Básicos
Nit 8901066653 Razón social CONFECCIONES EL INDUSTRIAL LTDA
Tipo societario LIMITADA Objeto Social CONFECCION DE
PRENDAS DE VESTIR
Actividad económica
Código CIIU C1410 Actividad Económica CIIU
Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección CARRERA 38 51 36 Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1 (5)3515252
Fax 57 53515252 Email
Nombre Representante Legal HENRY JOSE RODRIGUEZ RODRIGUEZ
Empresa BARRANQUILLA INDUSTRIAL DE CONFECCIONES S.A.
Datos Básicos
Nit 890109707 Razón social BARRANQUILLA INDUSTRIAL DE CONFECCIONES S.A
Tipo societario ANONIMA Objeto Social CONFECCION DE PRENDAS DE VESTIR
Actividad económica
Código CIIU C1410 Actividad Económica CIIU
Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección ZONA FRANCA BODEGA 6 Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1 3799622
Fax 3448385 Email [email protected]
Nombre Representante Legal GABRIEL JORGE ABUCHAIBE SLEBI
119
Empresa DISTRIBUIDORA MORAN S.A.S
Datos Básicos
Nit 8901118950 Razón social DISTRIBUIDORA MORAN S A S
Tipo societario ANONIMA Objeto Social Confección de prendas de
vestir excepto prendas de piel
Actividad económica
Código CIIU C1410 Actividad Económica CIIU
Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección CALLE 82 42 G 29 Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1 (5)3595498
Fax Página web www.leviston.com
Nombre Representante Legal REINALDO MORAN VALENCIA
Empresa COMERCIALIZADORA POINTER
Datos Básicos
Nit 802011433 Razón social COMERCIALIZADORA POINTER S.A.
Tipo societario ANONIMA Objeto Social
FABRICACION Y DISTRIBUCION DE
PRENDAS DE VESTIR Actividad económica
Código CIIU C1410 Actividad Económica CIIU
Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección calle 40 43 73 Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1 3199830
Fax 3512522 Email [email protected]
Nombre Representante Legal MIGUEL ANGEL MOLINA DE ARCO
120
Empresa INVERSIONES ARRAZOLA VILLAZON
Datos Básicos
Nit 802014042 Razón social INVERSIONES ARRAZOLA VILLAZON Y CIA. LTDA
Tipo societario LIMITADA Objeto
Social CONFECCION DE PRENDAS DE VESTIR
Actividad económica
Código CIIU C1410 Actividad Económica CIIU
Confección de prendas de vestir, excepto prendas de piel
Datos de domicilio y notificación judicial
Dirección CR 46 85 46 Ciudad BARRANQUILLA
Departamento ATLÁNTICO Teléfono 1 6194030
Fax 3784405.00 Email [email protected]
Nombre Representante Legal ARRAZOLA PALACIO SILVIA MERCEDES